开源项目推荐：Amazon SageMaker MLOps Workshop

开源项目推荐：Amazon SageMaker MLOps Workshop

amazon-sagemaker-mlops-workshop Machine Learning Ops Workshop with SageMaker: lab guides and materials. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/am/amazon-sagemaker-mlops-workshop

Amazon SageMaker MLOps Workshop 是一个开源项目，旨在帮助数据科学家和机器学习开发人员了解如何使用 Amazon SageMaker 和其他 AWS 服务来创建、训练、部署和集成机器学习模型。该项目主要使用 Python 编程语言。

1. 项目基础介绍

该项目提供了一个关于机器学习运营（MLOps）的实践工作坊，通过一系列实验和指南，展示如何利用 AWS 服务构建自动化机器学习管道。它不仅涵盖了 SageMaker 的基本功能，还包括如何与 AWS CodePipeline、CodeCommit、CodeBuild、ECR 和 CloudFormation 等服务集成，以实现一个完整的 CI/CD（持续集成和持续部署）流程。

2. 核心功能

• 自动化管道创建：使用 AWS CodePipeline 创建自动化管道，以编排机器学习工作流程。
• 自定义 Docker 镜像：从零开始创建包含自定义算法的 Docker 镜像。
• 模型训练与部署：在 SageMaker 中训练模型，并将其部署到开发和生产环境。
• 弹性与高可用性：通过自动扩展策略确保生产环境的高可用性和弹性。
• 压力测试：对生产端点进行压力测试，以验证其弹性和处理请求的能力。

3. 最近更新的功能

• 增强的文档和指南：更新了项目的文档和指南，使其更加易于理解和使用。
• 改进的代码示例：添加了新的代码示例，帮助用户更好地理解如何使用 SageMaker 和其他 AWS 服务。
• 集成新的 AWS 服务：增加了对 AWS Step Functions 和 Apache AirFlow 的集成示例，提供了更多的工作流管理选项。
• Kubernetes 集成：添加了对 Kubernetes 的支持，允许用户将 SageMaker 与 Kubernetes 集成，并从集群中管理机器学习管道。

通过这个项目，开发者可以更好地理解如何在实际业务场景中应用 MLOps，以及如何利用 AWS 服务构建高效、可靠的机器学习工作流程。

amazon-sagemaker-mlops-workshop Machine Learning Ops Workshop with SageMaker: lab guides and materials. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/am/amazon-sagemaker-mlops-workshop