Perguntas frequentes

Quando devo criar uma plataforma de MLOps?

Padronize em uma plataforma MLOps ao perceber que seus engenheiros estão gastando mais tempo pesquisando e buscando aprovações para opções de ferramentas do que criando modelos de ML.

Posso integrar outras ferramentas de ML na plataforma de MLOps?

Sim. Você pode integrar ferramentas que não são AWS ferramentas na plataforma. Embora o SageMaker AI Studio esteja no centro da plataforma MLOps, você ainda pode integrar outros produtos ao pacote de serviços do SageMaker AI Studio.

Como minha organização pode simplificar os requisitos de governança para acelerar a inovação?

Como parte dos candidatos a casos de uso que você seleciona para provar a construção de sua plataforma de MLOps, certifique-se de que os casos de uso sejam suficientemente complexos, exijam várias classificações de dados e exijam grandes volumes de dados. Ao fazer isso, você não apenas prova a capacidade da plataforma, mas também faz o trabalho pesado do ponto de vista da governança como parte do lançamento inicial da plataforma. Se você puder fazer isso, as equipes que adotarem a plataforma de MLOps como parte da implantação terão uma carga de governança mais leve, pois usam uma plataforma que já atendeu aos requisitos de governança para casos de uso complexos.

De que tipo de equipe eu preciso para criar uma plataforma de MLOps?

Uma base robusta de MLOps, que define claramente a interação entre várias pessoas e tecnologias, pode reduzir o tempo para geração de valor, reduzir custos e permitir que os cientistas de dados se concentrem na inovação. Ter a equipe certa pode ser a diferença entre o fracasso e o sucesso no desenvolvimento da plataforma de MLOps. Devido à natureza dos MLOPs, muitas funções precisam ser envolvidas, como cientistas de dados, engenheiros de ML, DevOps profissionais, proprietários de dados, proprietários de TI, analistas de negócios e proprietários de produtos. Certifique-se de que todas as partes interessadas estejam interagindo em uma equipe multifuncional para garantir os melhores resultados para sua plataforma MLOps.

Como posso começar minha jornada de MLOps?

Comece criando um ambiente de experimentação seguro em que os cientistas de dados recebam um snapshot dos dados. Os cientistas de dados podem usar a SageMaker IA para experimentar e, finalmente, provar que o ML pode resolver um problema comercial específico.

Uma transformação de MLOps deve ser conduzida por uma abordagem de cima para baixo ou de baixo para cima em uma organização?

Embora as abordagens de baixo para cima possam ser bem-sucedidas, o apoio da liderança é essencial para o sucesso do desenvolvimento da plataforma de MLOps. Com uma abordagem de cima para baixo, é possível garantir uma padronização mais rápida da solução desenvolvida, reduzir custos e obter maior escalabilidade e reutilização entre os modelos desenvolvidos por diferentes equipes em sua organização.