探索Amazon SageMaker MLops:经典CI/CD工具工作坊
2024-05-20 11:24:56作者:侯霆垣
在数据科学和机器学习领域,只依赖Jupyter笔记本开发模型是远远不够的。为了实现高效、灵活的业务集成,你需要一个可以支持模型测试、部署以及与门户或基本Web/移动应用集成的自动化流程。这就是MLOps(机器学习运维)的概念,它旨在提升组织在机器学习中的持续集成和交付能力。
项目简介
Amazon Sagemaker MLops(配合经典CI/CD工具)工作坊提供了一整套实验指南和材料,教你如何利用CodePipeline搭建自动化的机器学习工作流。在这个项目中,我们将以Sagemaker为核心,辅以CodePipeline、CodeCommit、CodeBuild等服务,构建从模型训练到上线的一系列操作。
技术分析
该项目采用Python的scikit-learn库进行模型开发,并通过Jupyter Notebook环境进行交互式操作。使用CodePipeline来监听CodeCommit上的代码更改,触发CodeBuild构建Docker镜像,并在Amazon Elastic Container Registry(ECR)存储。然后,Sagemaker将用于训练和部署模型,包括开发(DEV)和生产(PRD)环境,确保高可用性和弹性。
此外,该架构还包括手动批准环节,以模拟实际生产环境中可能涉及的质量控制过程。值得一提的是,虽然这个工作坊不直接使用ETL工具,但它展示了如何轻松地将此架构与你的数据湖或遗留数据库整合。
应用场景
- 数据科学家和机器学习开发者希望快速部署单行代码变更。
- 需要创建自动化基础设施,支持整个机器学习生命周期的流程。
- 想要在Sagemaker之外使用其他CI/CD工具如Apache AirFlow或Kubernetes时,作为参考架构。
项目特点
- 自动化工作流:通过CodePipeline自动触发模型训练、测试和部署,提高效率。
- 灵活性:支持自定义算法Docker镜像,适应不同类型的模型需求。
- 高可用性与弹性:生产环境的模型部署配置了AutoScaling策略,以应对负载变化。
- 可扩展性:兼容多种AWS服务和第三方工作流管理器,可根据组织需求定制解决方案。
如果你对答案不满意——如何快速部署代码变更,或者如何可靠重复执行这一过程,那么这个MLOps工作坊将为你开启新的视角,帮助你建立和完善自动化机器学习平台。现在就启动CloudFormation栈,打开Sagemaker的Jupyter Notebook,开始这场精彩的工作坊之旅吧!
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