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FAQ

Ich habe bereits Bildklassifizierungsmodelle in Containern und bereitgestellt. AWS Fargate Was ist der Vorteil einer Umstellung auf eine serverlose Bereitstellung von Amazon SageMaker AI?

SageMaker KI bietet Tools für das Training, die Überwachung und den Einsatz von Modellen, die innerhalb eines standardisierten API Standards funktionieren. Wenn Sie nicht vorhaben, diese Funktionen zu nutzen, gibt es möglicherweise keinen Grund, Ihre Bereitstellungsstrategie zu ändern.

Wie kann ich eine verwaltete Annotationslösung in einen Umschulungsworkflow integrieren?

Amazon SageMaker Ground Truth bietet eine Annotationslösung für die Bildklassifizierung, die in die übrigen SageMaker KI-Services integriert werden kann. Weitere Informationen finden Sie unter Bildklassifizierung (einzelnes Etikett) und Bildklassifizierung (mehrere Label) im SageMaker AI Developer Guide.

Wie kann ich sicherstellen, dass mein Bildklassifizierungsmodell fair und korrekt ist?

Sie können Dienste wie Amazon SageMaker AI Clarify verwenden, um potenzielle Verzerrungen zu erkennen. Mit Amazon SageMaker AI Model Monitor können Sie auch Modellüberwachung und kontinuierliche Bewertung implementieren. Wir empfehlen Ihnen, die AWS Leitlinien für verantwortungsvolle KI zu befolgen und Amazon SageMaker Ground Truth zu verwenden, um qualitativ hochwertige Trainingsdaten zu erstellen. Wir empfehlen Ihnen außerdem, Ihr Modell regelmäßig neu zu schulen und mit neuen und vielfältigen Daten zu aktualisieren.

Kann ich mein eigenes vortrainiertes Bildklassifizierungsmodell mit Amazon Rekognition oder Amazon Rekognition Custom Labels verwenden?

Nein, Amazon Rekognition und Amazon Rekognition Custom Labels erlauben es Ihnen nicht, Ihre eigenen vortrainierten Modelle zu verwenden. Sie können Ihr vorhandenes vortrainiertes Modell mithilfe von Amazon SageMaker AI oder einer benutzerdefinierten Container-Lösung auf Amazon Elastic Container Service (AmazonECS) oder Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon) bereitstellen. EKS