26、使用 AWS 工具实现机器学习工作流自动化

AWS自动化机器学习工作流

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于 2025-09-20 15:14:00 发布

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分类专栏：驾驭SageMaker：从入门到精通文章标签： AWS CloudFormation CDK

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使用 AWS 工具实现机器学习工作流自动化

在机器学习项目中，自动化工作流可以显著提高效率、减少人为错误，并确保模型部署的一致性和安全性。本文将介绍如何使用 AWS 的多个服务，包括 CloudFormation、Cloud Development Kit (CDK) 和 Step Functions，来实现机器学习工作流的自动化。

1. 使用 AWS CloudFormation 自动化

CloudFormation 是 AWS 提供的一种基础设施即代码（IaC）服务，允许用户使用模板定义和部署 AWS 资源。以下是使用 CloudFormation 进行自动化的一些关键操作：

1.1 修改栈

要更新支持端点的实例数量，可以使用变更集（Change Set）：
1. 创建一个新的变更集，除了 InstanceCount 设置为 2 外，使用相同的模板和参数：

response = cf.create_change_set(
    StackName=stack_name,
    ChangeSetName='add-instance',
    UsePreviousTemplate=True,
    Parameters=[
      { "ParameterKey":"InstanceCount", 
        "ParameterValue": "2" },
      { "ParameterKey":"ModelName",
        "UsePreviousValue": True },
      {