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Häufig gestellte Fragen
Wann sollte ich eine MLOps-Plattform erstellen?
Es ist Zeit, eine MLOps-Plattform zu standardisieren, wenn Sie feststellen, dass Ihre Ingenieure mehr Zeit mit der Recherche und Beantragung von Genehmigungen für Tooling-Optionen als mit der Erstellung von ML-Modellen verbringen.
Kann ich andere ML-Tools in die MLOps-Plattform integrieren?
Ja. Sie können Tools, die keine AWS Tools sind, in die Plattform integrieren. SageMaker AI Studio ist zwar das Herzstück der MLOps-Plattform, Sie können jedoch auch andere Produkte in die SageMaker AI Studio-Dienstsuite integrieren.
Wie kann meine Organisation die Governance-Anforderungen vereinfachen, um Innovationen zu beschleunigen?
Stellen Sie im Rahmen der Anwendungsfallkandidaten, die Sie auswählen, um den Aufbau Ihrer MLOps-Plattform nachzuweisen, sicher, dass die Anwendungsfälle ausreichend komplex sind, verschiedene Datenklassifizierungen erfordern und Big-Data-Datenmengen erfordern. Auf diese Weise weisen Sie nicht nur die Leistungsfähigkeit der Plattform nach, sondern übernehmen im Rahmen Ihrer ersten Plattformversion auch die Schwerstarbeit aus Sicht der Governance. Wenn Sie das tun können, werden Teams, die die MLOps-Plattform im Rahmen des Rollouts einführen, weniger Verwaltungsaufwand haben, da sie eine Plattform verwenden, die die Governance-Anforderungen für komplexe Anwendungsfälle bereits erfüllt.
Was für ein Team benötige ich für den Aufbau einer MLOps-Plattform?
Eine robuste MLOpS-Grundlage, die die Interaktion zwischen mehreren Personas und Technologien klar definiert, kann die Amortisierungszeit verkürzen, die Kosten senken und es Datenwissenschaftlern ermöglichen, sich auf Innovationen zu konzentrieren. Das richtige Team zu haben, kann bei der Entwicklung der MLOps-Plattform den Unterschied zwischen Misserfolg und Erfolg ausmachen. Aufgrund der Natur von MLOps müssen viele Rollen einbezogen werden, z. B. Datenwissenschaftler, ML-Ingenieure, DevOps Fachleute, Dateneigentümer, IT-Eigentümer, Geschäftsanalysten und Produkteigentümer. Stellen Sie sicher, dass alle Ihre Stakeholder in einem funktionsübergreifenden Team zusammenarbeiten, um die besten Ergebnisse für Ihre MLOps-Plattform zu erzielen.
Wie kann ich meine MLOps-Reise beginnen?
Sie können damit beginnen, eine sichere Experimentierumgebung einzurichten, in der Datenwissenschaftler eine Momentaufnahme der Daten erhalten. Die Datenwissenschaftler können SageMaker KI nutzen, um zu experimentieren und letztendlich zu beweisen, dass ML ein bestimmtes Geschäftsproblem lösen kann.
Sollte eine MLOps-Transformation in einer Organisation durch einen Top-down- oder Bottom-up-Ansatz vorangetrieben werden?
Während Bottom-up-Ansätze zwar erfolgreich sein können, ist die Unterstützung durch die Führung für den Erfolg der MLOps-Plattformentwicklung unerlässlich. Mit einem Top-down-Ansatz können Sie eine schnellere Standardisierung der entwickelten Lösung sicherstellen, die Kosten senken und eine höhere Skalierbarkeit und Wiederverwendbarkeit zwischen den Modellen erreichen, die von verschiedenen Teams in Ihrer Organisation entwickelt wurden.
