25、高级机器学习训练与部署技巧

高级机器学习训练与部署技巧

在机器学习领域，高效的训练和灵活的部署是构建高质量模型的关键。本文将介绍SageMaker Feature Store的数据摄取与查询、SageMaker Clarify的偏差检测与解释性分析，以及模型的导入、部署和偏差缓解等内容。

1. SageMaker Feature Store的使用

SageMaker Feature Store提供了三种数据摄取方式：
- 调用 PutRecord() API摄取单条记录。
- 调用 ingest() API上传pandas数据框的内容。
- 若使用SageMaker Data Wrangler进行特征工程，可使用自动生成的笔记本创建特征组并摄取数据。

这里我们选择第二种方式，示例代码如下：

feature_group.ingest(data_frame=data, max_workers=10, wait=True)

数据摄取完成后，特征会存储在指定的S3位置以及专用的低延迟后端。我们可以利用S3位置的数据构建数据集。

在创建特征组时，SageMaker会自动在AWS Glue数据目录中为其添加一个新表，这使得我们可以轻松使用Amazon Athena查询数据并按需构建数据集。例如，我们要构建一个包含至少有1000条评论的畅销相机的数据集，步骤如下：
1. 编写SQL查询，计算每台相机的平均评分，统计每台相机的评论数量，仅保留至少有1000条评论的相机，并按平均评分降序排序： <