FAQ

Quand dois-je créer une MLOps plateforme ?

Il est temps de passer à la standardisation sur une MLOps plate-forme 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 création de modèles d'apprentissage automatique.

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

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

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

Dans le cadre des scénarios d'utilisation candidats que vous sélectionnez pour prouver la conception de votre MLOps plateforme, assurez-vous que les cas d'utilisation sont suffisamment complexes, nécessitent différentes classifications de données et nécessitent de gros volumes de données. 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 adopteront la MLOps plateforme 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 les cas d'utilisation complexes.

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

Une MLOps base solide, qui définit clairement l'interaction entre plusieurs personnalités et technologies, peut augmenter le délai de rentabilisation, réduire les coûts et permettre aux data scientists de se concentrer sur l'innovation. Le fait de disposer de la bonne équipe peut faire la différence entre un échec et un succès pour le développement d'MLOpsune plateforme. En raison de la nature deMLOps, 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 MLOps plateforme.

Comment puis-je commencer mon MLOps voyage ?

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 les utiliser SageMaker pour expérimenter et finalement prouver que le machine learning peut résoudre un problème commercial spécifique.

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

Bien que les approches du bas vers le haut puissent être efficaces, le soutien de la direction est essentiel au succès du développement de MLOps plateformes. 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.