Streamlining generative AI development with MLflow v3.10 on Amazon SageMaker AI
今天,我们很高兴地宣布 Amazon SageMaker AI MLflow 应用程序现已支持 MLflow 版本 3.10,为您的生成式 AI 工作流程带来增强的生成式 AI 开发功能和简化的实验跟踪。该最新版本建立在 Amazon SageMaker AI MLflow 应用程序的基础上,引入了强大的可观察性、评估和生成新功能 [...]
Build Strands Agents with SageMaker AI models and MLflow
在这篇文章中,我们演示了如何使用 Strands Agents SDK 以及部署在 SageMaker AI 端点上的模型来构建 AI 代理。您将了解如何从 SageMaker JumpStart 部署基础模型,将其与 Strands Agent 集成,以及使用 SageMaker Serverless MLflow 进行代理跟踪建立生产级可观测性。我们还介绍了如何跨多个模型变体实施 A/B 测试,使用 MLflow 指标评估代理性能,并展示如何在您控制的基础设施上构建、部署和持续改进 AI 代理。
End-to-end lineage with DVC and Amazon SageMaker AI MLflow apps
在这篇文章中,我们将展示如何结合 DVC(数据版本控制)、Amazon SageMaker AI 和 Amazon SageMaker AI MLflow 应用程序来构建端到端 ML 模型谱系。我们将介绍两种可部署模式——数据集级沿袭和记录级沿袭——您可以使用配套笔记本在自己的 AWS 账户中运行这两种模式。