10、使用 AWS 实现机器学习的 CI/CD 自动化

使用 AWS 实现机器学习的 CI/CD 自动化

在机器学习领域，持续集成和持续交付（CI/CD）是实现模型高效部署和迭代的关键。本文将介绍如何利用 AWS 的相关服务，搭建一个云原生的 CI/CD 管道，实现机器学习模型的自动化部署。

1. 模型性能监控

在软件发布流程中，通常使用日志、仪表盘和报告为开发者提供反馈。而对于 SageMaker 端点，可以将其集成到 Amazon SageMaker Model Monitor 中，自动验证生产模型是否按预期运行。

SageMaker Model Monitor 会对生产模型的响应与基线进行统计比较，自动判断模型是否偏离预期。一旦检测到约束违规，ML 从业者将收到警报，以便在管道的下一次发布中解决问题，从而形成反馈闭环，使整个部署过程实现持续化。

需要注意的是，要使用 SageMaker Model Monitor 实现管道监控任务的自动化，需要启用端点数据捕获（https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/model-monitor-data-capture.html）并创建基线（https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/model-monitor-create-baseline.html）。

2. MLOps 方法

软件开发人员在向代码仓库添加新功能或进行更新时，需要先进行单元测试，以确保更新在部署到生产环境之前是可用的。这与 ML 实验的目标一致，ML 实验的目的是在将模型部署到生产环境之前，找到最佳候选模型及其相关参数。

将 ML 实验集