常見問答集

我應該何時建置 MLOps 平台？

當您注意到工程師花費更多的時間在研究和尋求工具選項的核准上，而不是在建置機器學習模型上，那麼是時候在 MLOps 平台上進行標準化了。

我可以將其他機器學習工具整合到 MLOps 平台中嗎？

是。您可以將非AWS 工具整合到 平台。雖然 SageMaker AI Studio 是 MLOps 平台的核心，但您仍然可以將其他產品與 SageMaker AI Studio 服務套件整合。

我的組織如何簡化控管需求以加速創新？

作為您選擇證明 MLOps 平台構建的使用案例候選項的一部分，請確保使用案例具有足夠的複雜性、需要各種資料分類並且需要大量資料。這樣，不僅可以證明平台功能，而且作為初始平台發佈的一部分，還可以從控管角度完成繁重的工作。如果您可以這麼做，那麼採用 MLOps 平台做為部署一部分的團隊會有較輕的控管負擔，因為他們使用的平台已經符合複雜使用案例的控管需求。

我需要哪個團隊來建立 MLOps 平台？

強大的 MLOP 基礎，明確定義多種角色和技術之間的互動，可以增加價值實現的時間、降低成本並使資料科學家能夠專注於創新。擁有合適的團隊可能是 MLOps 平台開發失敗與成功之間的差異。由於 MLOps 的性質，會涉及許多角色，例如資料科學家、ML 工程師、DevOps 專業人員、資料擁有者、IT 擁有者、業務分析師和產品擁有者。確保您的所有利益相關者都在跨職能團隊中進行互動，以確保 MLOps 平台獲得最佳結果。

我該如何開始 MLOps 旅程？

可以從建立一個安全的實驗環境開始，資料科學家可以在其中接收資料快照。資料科學家可以使用 SageMaker AI 進行實驗，最終證明 ML 可以解決特定的業務問題。

MLOps 轉型應該由組織中的由上而下還是由下而上的方法驅動？

雖然由下而上的方法可以成功，但領導層的支援對於 MLOps 平台開發的成功至關重要。使用由上而下的方法，可以確保已開發解決方案的更快速標準化，降低成本，並在組織中不同團隊開發的模型之間實現更高的可擴展性和可重複使用性。