AWS Machine Learning Blog· WonGu Rho·· 2 日前
GS Caltex、Amazon SageMaker CanvasとPipelinesで本番級MLOpsを実現（前編）
Production MLOps at GS Caltex with Amazon SageMaker Canvas, part 1
AI による要約
GS Caltexは、プロセスエンジニアがSageMaker Canvasでノーコードで構築・検証したモデルをSageMaker Pipelinesの本番ワークフローに接続し、30分ごとのバッチ推論を実現した。
入選の記録
基準 60公式・一次情報1 回目 222 回目 22
入選せず二回の合計 44 < 基準の 2 倍 120
- 情報源の区分
- 公式・一次情報、この区分の基準は 60 点
- 予備審査
- 通過：SageMaker Canvas与Pipelines的MLOps生产实践
採点はモデルが同じ基準で独立に二回行い、満点は 100。二回の合計が基準の 2 倍に届いたものだけが入選します。基準は情報源の区分ごとに決めています。
情報源：AWS Machine Learning Blog · aws.amazon.com