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使用基于 Amazon S3 的模板通过 Amazon SageMaker AI 项目简化 ModelOps
本文探讨了如何使用基于 Amazon S3 的模板来简化 ModelOps 工作流程，介绍与使用 Service Catalog 方法相比的主要优势，并演示如何创建与 GitHub 和 GitHub Actions 集成的自定义 ModelOps 解决方案，为您的团队提供功能齐全的 ML 环境的一键配置。
来源:亚马逊云科技 _机器学习管理 ModelOps 工作流程可能非常复杂且耗时。如果您在为数据科学团队设置项目模板时遇到困难，您就会知道以前使用 AWS Service Catalog 的方法需要配置产品组合、产品并管理复杂的权限，这在您的团队开始构建机器学习 (ML) 管道之前增加了大量的管理开销。
Amazon SageMaker AI 项目现在提供更简单的路径：基于 Amazon S3 的模板。借助这项新功能，您可以将 AWS CloudFormation 模板直接存储在 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 中，并使用熟悉的 S3 功能（例如版本控制、生命周期策略和 S3 跨区域复制）管理其整个生命周期。这意味着您可以为数据科学团队提供安全、版本控制、自动化的项目模板，同时显着减少开销。
本文探讨了如何使用基于 Amazon S3 的模板来简化 ModelOps 工作流程，介绍与使用 Service Catalog 方法相比的主要优势，并演示如何创建与 GitHub 和 GitHub Actions 集成的自定义 ModelOps 解决方案，为您的团队提供功能齐全的 ML 环境的一键配置。
什么是 Amazon SageMaker AI 项目？
团队可以使用 Amazon SageMaker AI 项目来创建、共享和管理完全配置的 ModelOps 项目。在这个结构化环境中，您可以组织代码、数据和实验，从而促进协作和可重复性。
每个项目都可以包含持续集成和交付 (CI/CD) 管道、模型注册表、部署配置和其他 ModelOps 组件，所有这些都在 SageMaker AI 中进行管理。可重用模板通过编码数据处理、模型开发、培训、部署和监控的最佳实践来帮助标准化 ModelOps 实践。以下是您可以使用 SageMaker AI 项目编排的常见用例：