详细内容或原文请订阅后点击阅览
停止使用AWS步骤功能 + Slack
通过插入快速，安全的人体检查中的机器学习管道中建立信任。在使用AWS步骤函数 + Slack暂停您的ML Pupeeline for Munth Pipeelines，首先出现在数据科学上。
来源:走向数据科学想暂停自动工作流程以等待人类的决定？
也许您需要在提供云资源，将机器学习模型推广到生产或收取客户的信用卡之前需要批准。
在许多数据科学和机器学习工作流程中，自动化可以为您带来90％的途径 - 但是关键的最后一步通常需要人类的判断。
数据科学和机器学习工作流程尤其是在生产环境中，模型再培训，异常覆盖或大型数据移动需要仔细的人类审查，以避免昂贵的错误。
模型再培训 异常覆盖 大数据运动就我而言，我需要手动查看我的系统标记超过6％的客户数据异常数据的情况 - 通常是由于客户意外推动。
超过6％的异常客户数据在我实施适当的工作流程之前，这是非正式处理的：开发人员将直接更新生产数据库（！） - 风险，容易出错且不计。
为了解决这个问题，我使用AWS步骤功能，Slack，Lambda和SNS建立了可扩展的手动批准系统，这是一种云本地，低成本的体系结构，可干净地暂停人工批准的工作流，而无需旋转闲置计算。
可扩展的手动批准系统 aws步骤函数 aws Slack lambda sns在这篇文章中，我将带您完成完整的设计，所涉及的AWS资源以及如何将其应用于您自己的关键工作流程。
让我们进入它👇
解决方案
我的应用程序已部署在AWS生态系统中，因此我们将使用AWS步骤功能来构建一个状态计算机：
aws步骤函数- 使用WaitfortaskToken执行业务Logiclambda暂停，直到批准要求批准的松弛消息（可以是电子邮件/）等待人单击“批准”或“拒绝”或从同一点自动恢复
waitfortaskToken