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使用Amazon SageMaker AI管理MLFLOF

2025年9月18日 15:29 33 Comments
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在这篇文章中，我们展示了如何将AWS DLC与MLFlow集成，以创建一个解决基础结构控制与强大ML治理的解决方案。我们将浏览您的团队可以使用的功能设置，以满足您的专业要求，同时大大减少ML生命周期管理所需的时间和资源。

来源:亚马逊云科技 _机器学习
建立自定义机器学习（ML）模型的组织通常具有标准平台无法适应的专业要求。例如，医疗保健公司需要特定的环境来保护患者数据，同时符合HIPAA合规性，金融机构需要特定的硬件配置来优化专有的交易算法，并且研究团队需要灵活地使用自定义框架尝试尖端技术。这些专门的需求驱动组织建立自定义培训环境，使他们可以控制硬件选择，软件版本和安全配置。这些自定义环境提供了必要的灵活性，但它们为ML生命周期管理带来了重大挑战。组织通常会尝试通过构建其他自定义工具来解决这些问题，而一些团队将各种开源解决方案汇总在一起。这些方法进一步增加了运营成本，并需要可以在其他地方更好地使用的工程资源。哇，深度学习容器（DLC）和Amazon SageMaker上的MLFLOW AI提供了一个强大的解决方案，可满足这两种需求。 DLC提供了预先配置的Docker容器，其中包括Tensorflow和Pytorch等框架，包括NVIDIA CUDA驱动程序以提供GPU支持。 DLC针对AWS的性能进行了优化，并定期维护以包括最新的框架版本和补丁，并旨在与AWS服务无缝集成以进行培训和推理。 AWS深度学习AMIS（DLAMIS）是亚马逊弹性计算云（Amazon EC2）实例的预先配置的亚马逊机器图像（AMIS）。 Dlamis配备了Pytorch和Tensorflow等流行的深度学习框架，可用于基于CPU的实例和高功率的GPU加速实例。它们包括Nvidia Cuda，Cudnn和其他必要工具，AWS管理Dlamis的更新。 Dlamis和DLC一起为ML从业者提供了基础设施和工具
模型的 流行的 实例 AWS 包括 高功率的 机器学习 最新的 ML 专有的 团队 组织 DLC 需要 适应的 高功率 预先配置 框架 生命周期 使用的 必要的 培训 尖端技术 定期维护 Amazon 自定义 硬件配置 弹性计 深度 动程序 工具 合规性 环境 强大的 医疗保健 特定的 金融机构 灵活性 专门的 Dlamis 基础设施 提供 驱动程序