Publicado: Feb 2, 2022
As soluções da AWS atualizaram o MLOps Workload Orchestrator (conhecido anteriormente como AWS MLOps Framework), uma Implementação de soluções da AWS que simplifica o processo de implantação do pipeline e aplica as práticas recomendadas de arquitetura para a operacionalização de modelos de machine learning (ML). Essa solução aborda pontos problemáticos operacionais comuns, incluindo monitoramento de modelo e governança de várias contas, que os clientes enfrentam ao adotar várias ferramentas de automação de fluxo de trabalho de ML.
Esta atualização adiciona dois novos pipelines para implantar os trabalhos de linha de base e programações de monitoramento do Amazon SageMaker Clarify Model Explainability e Amazon SageMaker Clarify Model Bias. Os pipelines adicionados ajudam os cientistas de dados/engenheiros de ML a monitorar o desvio da atribuição de recurso e o viés do modelo, respectivamente, de uma maneira regular, e a gerar alertas se forem detectados problemas.
Essa solução oferece os seguintes recursos-chave:
- Inicia um pipeline pré-configurado por meio de uma chamada de API ou de um repositório Git
- Implanta automaticamente um modelo treinado e fornece um endpoint de inferência do Amazon SageMaker
- Monitora continuamente os modelos de machine learning implantados e detecta qualquer desvio na qualidade de dados, qualidade de modelo, explicabilidade do modelo e/ou viés de modelo.
- Oferece suporte à execução dos seus próprios testes de integração para garantir que o modelo implantado atenda às expectativas
- Permite o provisionamento de vários ambientes para dar suporte ao ciclo de vida do seu modelo de ML
- A opção de usar o Amazon SageMaker Model Registry para implantar modelos com controle de versão
- Suporte a várias contas para os pipelines bring-you-own-model (traga seu próprio modelo) e monitor de modelos
- Permite que os clientes construam e registrem imagens do Docker para algoritmos personalizados a serem utilizadas para implantação de modelos em um endpoint do Amazon SageMaker.
Para obter detalhes sobre essa solução, acesse a página de Implementação de soluções da AWS da solução.
Outras soluções da AWS estão disponíveis na página Implementação de soluções da AWS, nas quais os clientes podem pesquisar soluções por categoria de produto ou setor para encontrar implementações de referência prontas para uso, automatizadas e aprovadas pela AWS que atendem a necessidades de negócios específicas.