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Amazon Sagemaker AI和Comet

2025年9月22日 17:12 33 Comments
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在这篇文章中，我们展示了如何使用sagemaker和Comet一起旋转具有可重现性和实验跟踪功能的完全管理的ML环境。

来源:亚马逊云科技 _机器学习
这篇文章是由comet的莎拉·奥斯特梅尔（Sarah Ostermeier）撰写的。作为企业组织，将其机器学习（ML）计划从概念证明到生产，管理实验的复杂性，跟踪模型谱系的复杂性，以及管理可重复性的依据会增长。这主要是因为数据科学家和ML工程师不断探索超参数，模型体系结构和数据集版本的不同组合，从而产生大量必须跟踪的元数据，以实现可重复性和合规性。随着ML模型开发的范围跨多个团队和监管要求加剧，跟踪实验变得更加复杂。随着AI法规的增加，尤其是在欧盟，组织现在需要详细的模型培训数据，绩效期望和开发过程的详细审核跟踪，从而使实验跟踪业务必要性，而不仅仅是最佳实践。AmazonSagemaker AI提供了托管基础架构企业企业企业，不需要扩展ML工作量，而不是扩展ML工作量，而无需缩放ML的工作，而无需缩小培训，而无需进行培训，而无需进行培训，而无需进行培训，并置于培训和部署范围。但是，团队仍然需要强大的实验跟踪，模型比较以及超越基本logging.comet的协作功能，这是一个全面的ML实验管理平台，可以自动跟踪，比较和优化整个模型生命周期中的ML实验。它为数据科学家和ML工程师提供了强大的实验跟踪工具，模型监视，超参数优化和协作模型开发。它还提供了Comet的LLM可观察性的开源平台OPIK，并且可以在SageMaker AI中作为合作伙伴AI应用程序提供，作为一个完全管理的实验管理能力，具有企业级安全性，无缝的工作流程，以及通过AWS Marketplace的直接采购过程。
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