Amazon SageMakerを使用したリアルタイム推論モデルのエンドポイントにおけるMLOps デプロイメントのベストプラクティス | Amazon Web Services

Amazon Web Services ブログ Amazon SageMakerを使用したリアルタイム推論モデルのエンドポイントにおけるMLOps デプロイメントのベストプラクティス 構築、トレーニング、評価を完了した機械学習（ML）モデルが、提案されたビジネス上の課題を解決していることを確認した後、ビジネスオペレーションにおいて意思決定を可能にするために、そのモデルをデプロイすることが望まれます。ビジネスに重要な機能を持つモデルは、モデルリリース戦略が導入される本番環境にデプロイされます。MLモデルの特性上、データが常に変化するため、デプロイされたモデルが新しいデータに対しても依然として適切であり、そうでない場合はモデルが更新されることを確認する必要があります。これには、リスクとダウンタイムを最小限に抑えるデプロイ戦略を選択することも含まれます。この最適なデプロイ戦略は、モデルの高可用性

[misshiki]

“Amazon SageMaker を使用して ML モデルを反復可能かつ自動化された方法でデプロイし、SageMaker のプロダクションバリアントとデプロイガードレール機能を MLOps ソリューションと統合する方法について説明”