FAQ

Quand dois-je générer une plateforme MLOps ?

Il est temps de passer à la normalisation sur une plateforme MLOps lorsque vous remarquez que vos ingénieurs consacrent plus de temps à la recherche et à l'obtention d'approbations pour les options d'outillage qu'à la génération de modèles de ML.

Puis-je intégrer d'autres outils de ML dans la plateforme MLOps ?

Oui. Vous pouvez intégrer des AWS outils non liés à la plateforme. Bien qu' SageMaker AI Studio soit au cœur de la plateforme MLops, vous pouvez toujours intégrer d'autres produits à la suite de SageMaker services AI Studio.

Comment mon organisation peut-elle simplifier les exigences de gouvernance en vue d'accélérer l'innovation ?

Dans le cadre des candidats aux cas d'utilisation que vous sélectionnez pour prouver la génération de votre plateforme MLOps, assurez-vous que les cas d'utilisation sont suffisamment complexes, qu'ils nécessitent diverses classifications de données et qu'ils requièrent des volumes de big data. Ce faisant, non seulement vous prouvez les capacités de la plateforme, mais vous faites également le gros du travail du point de vue de la gouvernance dans le cadre du lancement initial de votre plateforme. Si vous pouvez le faire, les équipes qui adoptent la plateforme MLOps dans le cadre du déploiement auront une charge de gouvernance plus légère, car elles utilisent une plateforme qui répond déjà aux exigences de gouvernance pour des cas d'utilisation complexes.

Quelle équipe dois-je mettre en place pour générer une plateforme MLOps ?

Une solide base MLOps, qui définit clairement l'interaction entre plusieurs personnalités et technologies, peut augmenter le délai de valorisation, réduire les coûts et permettre aux scientifiques des données de se concentrer sur l'innovation. Disposer de l'équipe adéquate peut faire la différence entre l'échec et le succès pour le développement de la plateforme MLOps. En raison de la nature des MLOP, de nombreux rôles doivent être impliqués, tels que les scientifiques des données, les ingénieurs du ML, les DevOps professionnels, les propriétaires de données, les responsables informatiques, les analystes commerciaux et les propriétaires de produits. Assurez-vous que toutes vos parties prenantes interagissent au sein d'une équipe interfonctionnelle afin de garantir les meilleurs résultats pour votre plateforme MLOps.

Comment puis-je commencer mon parcours MLOps ?

Vous pouvez commencer par créer un environnement d'expérimentation sécurisé dans lequel les scientifiques des données reçoivent un instantané des données. Les data scientists peuvent utiliser l' SageMaker IA pour expérimenter et finalement prouver que le machine learning peut résoudre un problème commercial spécifique.

La transformation des MLOps doit-elle être guidée par une approche descendante ou ascendante dans une organisation ?

Si les approches ascendantes peuvent être fructueuses, le soutien de la direction est essentiel à la réussite du développement de la plateforme MLOps. Avec une approche descendante, vous pouvez assurer une normalisation plus rapide de la solution développée, réduire les coûts et parvenir à une capacité de mise à l'échelle et à une réutilisation supérieures entre les modèles développés par différentes équipes au sein de votre organisation.