よくある質問

MLOps プラットフォームはいつ構築すべきですか?

エンジニアが ML モデルの構築よりもツールオプションの調査と承認の取得に多くの時間を費やしていることに気づいたときが、MLOps プラットフォームで標準化するタイミングです。

他の ML ツールを MLOps プラットフォームに統合できますか?

はい。ツール以外のAWS をプラットフォームに統合できます。SageMaker AI Studio は MLOps プラットフォームの中核ですが、他の製品を SageMaker AI Studio のサービススイートと統合することはできます。

組織でガバナンス要件を簡素化してイノベーションを加速させるにはどうすればいいですか?

MLOps プラットフォームの構築を証明するために選択するユースケース候補の一部として、ユースケースが十分に複雑で、さまざまなデータ分類が必要で、大量のビッグデータが必要であることを確認してください。そうすることで、プラットフォームの機能を証明するだけでなく、最初のプラットフォームリリースの一環として、ガバナンスの観点から見た最も手間のかかる作業を行うことができます。これができれば、ロールアウトの一部として MLOps プラットフォームを導入するチームは、複雑なユースケースのガバナンス要件をすでに満たしているプラットフォームを使用するため、ガバナンスの負荷が軽減されます。

MLOps プラットフォームを構築するにはどのようなチームが必要ですか?

複数のペルソナやテクノロジー間のインタラクションを明確に定義する堅牢な MLOps 基盤があれば、タイムトゥバリューを短縮し、コストを削減し、データサイエンティストがイノベーションに集中できるようになります。MLOps プラットフォーム開発では、適切なチームを持つことが失敗と成功の分かれ目になります。MLOps の性質上、データサイエンティスト、ML エンジニア、DevOps プロフェッショナル、データ所有者、IT 所有者、ビジネスアナリスト、製品所有者など、多くの役割が関与する必要があります。MLOps プラットフォームで最良の結果が得られるように、すべてのステークホルダーが部門横断的なチームで交流するようにしてください。

MLOps ジャーニーを始めるにはどうすればいいですか?

まず、データサイエンティストがデータのスナップショットを受け取る、安全な実験環境を構築することから始められます。データサイエンティストは SageMaker AI を使用して実験し、最終的に ML が特定のビジネス上の問題を解決できることを証明できます。

MLOps トランスフォーメーションは、組織内のトップダウンアプローチとボトムアップアプローチのどちらで推進すべきでしょうか?

ボトムアップアプローチは成功する可能性がありますが、MLOps プラットフォーム開発の成功には経営陣のサポートが不可欠です。トップダウンアプローチでは、開発したソリューションをより迅速に標準化し、コストを削減し、組織内のさまざまなチームが開発したモデル間のスケーラビリティと再利用性を高めることができます。