Preguntas frecuentes

¿Cuándo debo construir una MLOps plataforma?

Es el momento de estandarizar una MLOps plataforma cuando se da cuenta de que sus ingenieros dedican más tiempo a investigar y solicitar la aprobación de las opciones de herramientas que a crear modelos de aprendizaje automático.

¿Puedo integrar otras herramientas de aprendizaje automático en la plataforma? MLOps

Sí. Puede integrar herramientas que no sean AWS herramientas en la plataforma. Si bien SageMaker AI Studio es el núcleo de la MLOps plataforma, puedes integrar otros productos con el conjunto de servicios de SageMaker AI Studio.

¿Cómo puede mi organización simplificar los requisitos de gobernanza para acelerar la innovación?

Como parte de los casos de uso que selecciones para probar la construcción de tu MLOps plataforma, asegúrate de que los casos de uso sean lo suficientemente complejos, que requieran varias clasificaciones de datos y que requieran grandes volúmenes de datos. De este modo, no solo se demuestra la capacidad de la plataforma, sino que se hace el trabajo pesado desde el punto de vista de la gobernanza como parte del lanzamiento inicial de la plataforma. Si puede hacerlo, los equipos que adopten la MLOps plataforma como parte de la implementación tendrán una carga de gobierno más ligera, ya que utilizan una plataforma que ya cumple los requisitos de gobierno para casos de uso complejos.

¿Qué equipo necesito para crear una MLOps plataforma?

Una MLOps base sólida, que defina claramente la interacción entre múltiples personas y tecnologías, puede aumentar el tiempo de creación de valor, reducir los costos y permitir que los científicos de datos se centren en la innovación. Contar con el equipo adecuado puede marcar la diferencia entre el fracaso y el éxito en el desarrollo de MLOps plataformas. Por su naturaleza MLOps, es necesario que participen muchos roles, como científicos de datos, ingenieros de aprendizaje automático, DevOps profesionales, propietarios de datos, propietarios de TI, analistas de negocios y propietarios de productos. Asegúrese de que todas las partes interesadas interactúen en un equipo multifuncional para garantizar los mejores resultados para su MLOps plataforma.

¿Cómo puedo empezar mi MLOps viaje?

Puede empezar por crear un entorno de experimentación seguro en el que los científicos de datos reciban una instantánea de los datos. Los científicos de datos pueden usar la SageMaker IA para experimentar y, en última instancia, demostrar que el aprendizaje automático puede resolver un problema empresarial específico.

¿Debería una MLOps transformación estar impulsada por un enfoque de arriba hacia abajo o de abajo hacia arriba en una organización?

Si bien los enfoques de abajo hacia arriba pueden tener éxito, el apoyo de los líderes es esencial para el éxito del desarrollo de MLOps la plataforma. Con un enfoque descendente, puede garantizar una estandarización de la solución desarrollada más rápida, reducir costos y lograr una mayor escalabilidad y reutilización entre los modelos desarrollados por los diferentes equipos de su organización.