AWS Solutions - MLOps 工作负载编排器项目推荐

AWS Solutions - MLOps 工作负载编排器项目推荐

mlops-workload-orchestrator The MLOps Workload Orchestrator solution helps you streamline and enforce architecture best practices for machine learning (ML) model productionization. This solution is an extendable framework that provides a standard interface for managing ML pipelines for AWS ML services and third-party services. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ml/mlops-workload-orchestrator

1. 项目基础介绍和主要编程语言

MLOps Workload Orchestrator 是由 AWS Solutions 团队开发的开源项目，旨在帮助用户简化和强化机器学习（ML）模型生产化的架构最佳实践。该项目基于 AWS 云服务，使用 Python 作为主要编程语言，结合 AWS CloudFormation 和 AWS CDK（Cloud Development Kit）来定义和管理云资源。

2. 项目的核心功能

该项目的核心功能是提供一个可扩展的框架，用于管理和自动化机器学习管道。主要功能包括：

• 管道管理：为 AWS ML 服务和第三方服务提供标准接口，管理 ML 管道。
• 自动化训练和部署：通过管道自动化模型的训练和部署过程。
• 模型监控：提供对部署的 Amazon SageMaker ML 模型质量的定期监控，包括模型偏置和可解释性。
• 端点服务：支持创建带有模型漂移检测的推理端点，作为无服务器微服务。
• 模板部署：使用 AWS CloudFormation 模板，支持单账户和多账户部署选项。

3. 项目最近更新的功能

最近更新的功能包括：

• 增强的管道定义：扩展了管道定义，增加了对自定义算法 Docker 图像构建和注册的支持。
• 多账户支持：通过 AWS Organizations 和 AWS CloudFormation StackSets，实现了跨 AWS 账户部署和更新 ML 管道的能力。
• 新的模板选项：提供了两个 AWS CloudFormation 模板，分别用于单账户和多账户部署。
• 性能优化：对现有功能进行了性能优化，以提升用户体验。

通过这些更新，MLOps Workload Orchestrator 进一步提高了团队的工作效率和敏捷性，使得成功的流程能够在更大规模上重复使用。

mlops-workload-orchestrator The MLOps Workload Orchestrator solution helps you streamline and enforce architecture best practices for machine learning (ML) model productionization. This solution is an extendable framework that provides a standard interface for managing ML pipelines for AWS ML services and third-party services. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ml/mlops-workload-orchestrator