AWS SageMaker MLOps 开源项目推荐

AWS SageMaker MLOps 开源项目推荐

1. 项目基础介绍和主要编程语言

本项目是由AWS官方提供的一个开源项目，名为“mlops-amazon-sagemaker”，旨在通过应用MLOps（机器学习运营）实践，将机器学习工作负载与Amazon SageMaker服务相结合。项目主要使用了Jupyter Notebook（69.7%）、Python（29.0%）等编程语言进行开发，同时包含了少量其他语言代码（1.3%）。

2. 项目的核心功能

项目的核心功能是帮助用户将DevOps实践应用于机器学习工作负载，从而优化机器学习模型的开发、训练和部署过程。具体功能包括：

• 提供了一系列关于如何使用Amazon SageMaker进行机器学习模型开发、训练和部署的实验和指南。
• 针对不同的机器学习工作负载阶段，如手动、可重复、可靠和优化阶段，提供了相应的实践和建议。
• 包含了自动化工作流的示例，使用AWS Step Functions、CodePipeline、Lambda等AWS服务实现数据、训练和部署的自动化。
• 提供了端到端的机器学习管道构建和部署解决方案，以及相关的最佳实践。

3. 项目最近更新的功能

最近更新的功能主要涉及以下几个方面：

• 增加了对更高级的部署场景的支持，如A/B测试、推理管道和多模型端点。
• 引入了自动化反馈循环，用于模型性能监控和重训练活动。
• 实现了对基础设施、配置、机器学习代码、推理代码、数据以及打包库/艺术品的源代码/版本控制。
• 提供了端到端的跟踪能力，包括管道跟踪、模型血缘和数据血缘。
• 增加了对业务成果影响的连续监控，包括模型监控（如数据/概念漂移、延迟）和系统监控。
• 引入了治理的自我服务环境，用于实验和开发。

通过这些更新，项目进一步增强了机器学习工作负载的自动化、监控和优化能力，帮助用户在机器学习模型的整个生命周期中实现高效、可重复和可靠的操作。