AWS SageMaker Model Registry и CI/CD для машинного обучения

Какая модель сейчас находится в эксплуатации? Если ответ — «файл в той папке S3», то это видео для вас. Я создаю реестр моделей на AWS в режиме реального времени: две версии модели, зарегистрированные с указанием их оценок, и контрольный пункт, который определяет, какая из них разрешена к использованию. Вы увидите SageMaker Model Registry с нуля: обучение двух моделей, создание группы пакетов моделей, регистрация каждой версии с указанием точности и записью о результатах, ручное утверждение первой версии, а затем запуск небольшого контрольного пункта, который сравнивает новую версию с утвержденной. Контрольный пункт одобрил вторую версию, потому что 0,9333 превзошло 0,8433, и причина записана. Затем события, отправленные AWS, которые служат основой для автоматизации релиза. После сборки: структура реального конвейера CI/CD для машинного обучения, пять ошибок, которые делают реестр бесполезным, и структура из четырех вопросов о том, сколько всего этого вам действительно нужно. Примечание об объеме: данные синтетические, а модели небольшие, потому что суть в том, что происходит после создания модели. Я регистрирую и контролирую эти модели, я их не развертываю. Разделы 00:00 Вступление [mm:ss] Проблема: какая модель находится в продакшене? [mm:ss] Как работает реестр [mm:ss] Что мы создаем [mm:ss] В реальном времени: обучение двух версий [mm:ss] В реальном времени: создание группы и регистрация v1 [mm:ss] В реальном времени: утверждение v1 и запуск контроля для v2 [mm:ss] События, отправленные AWS [mm:ss] Структура CI/CD для машинного обучения [mm:ss] Пять ошибок [mm:ss] Структура четырех вопросов [mm:ss] Урок #AWS #MLOps #SageMaker