EventBridge, umożliwia budowanie zautomatyzowanych przepływów pracy, które reagują na zmiany w danych. Na przykład, jeśli wydajność modelu spada poniżej progu, możliwe jest automatyczne:
- Pobranie nowego zbioru danych z Amazon S3.
- Uruchomienie zadania trenowania na podstawie zdefiniowanego pipeline’u.
- Zarejestrowanie zaktualizowanego modelu w rejestrze.
- Wdrożenie modelu bez zakłóceń w działaniu systemu.
Takie podejście zapewnia ciągłe doskonalenie modeli oraz redukuje potrzebę manualnej interwencji, co przekłada się na większą efektywność i niezawodność.
Współpraca zespołów Data Science i DevOps
Zarządzane MLflow w SageMaker wspiera efektywną współpracę pomiędzy zespołami odpowiedzialnymi za rozwój modeli a tymi zajmującymi się ich wdrażaniem i utrzymaniem. Umożliwia to:
- Ujednolicenie procesów: Wspólna platforma, która ułatwia monitorowanie postępów i diagnostykę problemów.
- Kontrola dostępu: AWS Identity and Access Management daje możliwość precyzyjnego przypisania ról i zabezpieczenia dostępu do danych.
- Przejrzystość: Szczegółowe logi eksperymentów pozwalają łatwo analizować iteracje i wyciągać kluczowe wnioski.
