Search Results Amazon SageMaker Pipelines

「初めに、AWS上でMONAI Deployを使用して医療画像AI推論パイプラインを構築しましょう！」

この記事では、MONAI Deploy App SDKで構築されたアプリケーションに再利用可能なMAPコネクタを作成する方法を紹介しますこれにより、クラウドネイティブなDICOMストアから医療画像AIのワークロードへの画像データの取得を統合し、高速化することができますMONAI Deploy SDKは、病院の運用をサポートするために使用することができますさらに、MAP AIアプリケーションをSageMakerでスケールアップするための2つのホスティングオプションもデモンストレーションします

電動車向けのZenML：データから効率予測へ

はじめに電気自動車の効率を予測し、ユーザーがそのシステムを簡単に使用できるシステムがあると思ったことはありますか？電気自動車の世界では、電気自動車の効率を非常に高い精度で予測することができます。このコンセプトは現実の世界にも導入され、私たちはZenmlとMLflowに非常に感謝しています。このプロジェクトでは、技術的な深いダイブを探求し、データサイエンス、機械学習、およびMLOpsの組み合わせがこのテクノロジーを美しく作り上げる方法を見ていきます。また、電気自動車にどのようにZenMLを使用するかも見ていきます。学習目標この記事では、以下のことを学びます。 Zenmlとは何か、エンドツーエンドの機械学習パイプラインでの使用方法を学ぶ。 MLFlowの役割を理解し、機械学習モデルの実験トラッカーを作成する。機械学習モデルの展開プロセスと予測サービスの設定方法を探索する。機械学習モデルの予測との対話に使用するユーザーフレンドリーなStreamlitアプリの作成方法を発見する。この記事はデータサイエンスブログマラソンの一環として公開されました。電気自動車の効率を理解する電気自動車（EV）の効率は、バッテリーからの電気エネルギーを走行距離にどれだけ効率よく変換できるかを示します。通常、kWh（キロワット時）あたりのマイルで測定されます。モーター効率、バッテリー効率、重量、空力、および補助負荷などの要素がEVの効率に影響を与えます。したがって、これらの領域を最適化すると、EVの効率を改善することができます。消費者にとっては、より効率の高いEVを選ぶことで、より良い運転体験が得られます。このプロジェクトでは、実際のEVデータを使用して電気自動車の効率を予測するエンドツーエンドの機械学習パイプラインを構築します。効率を正確に予測することで、EVメーカーは設計を最適化することができます。 ZenMLというMLOpsフレームワークを使用して、機械学習モデルのトレーニング、評価、展開のワークフローを自動化します。ZenMLは、MLライフサイクルの各ステージでのメタデータの追跡、アーティファクトの管理、モデルの再現性の機能を提供します。データ収集このプロジェクトでは、Kaggleからデータを収集します。かわいいは、データサイエンスや機械学習プロジェクトのための多くのデータセットを提供するオンラインプラットフォームです。必要な場所からデータを収集することができます。このデータセットを収集することで、モデルへの予測を行うことができます。以下は、すべてのファイルやテンプレートが含まれている私のGitHubリポジトリです： https://github.com/Dhrubaraj-Roy/Predicting-Electric-Vehicle-Efficiency.git 問題の設定効率的な電気自動車は未来ですが、その走行範囲を正確に予測することは非常に困難です。解決策私たちのプロジェクトは、データサイエンスとMLOpsを組み合わせて、電気自動車の効率予測のための正確なモデルを作成し、消費者とメーカーの両方に利益をもたらします。仮想環境の設定なぜ仮想環境を設定したいのでしょうか？プロジェクトを他のプロジェクトとの競合せずに目立たせるためです。…

探索的なノートブックの使い方[ベストプラクティス]

「Jupyterノートブックは、データサイエンスコミュニティにおいて最も議論のあるツールの一つとなっています意見の異なる批評家もいますが、熱狂的なファンも存在しますそれにもかかわらず、多くのデータサイエンティストは、うまく使われれば本当に価値があると同意するでしょうそして、この記事では、それに焦点を当てていきます」

「AWS上でクラウドネイティブなフェデレーテッドラーニングアーキテクチャを再発明する」

このブログでは、AWS上でクラウドネイティブなFLアーキテクチャを構築する方法を学びますAWSのインフラストラクチャとコード（IaC）ツールを使用することで、簡単にFLアーキテクチャを展開することができますまた、クラウドネイティブアーキテクチャは、確かなセキュリティと運用の優れたAWSサービスのさまざまな利点を最大限に活用し、FLの開発を簡素化します

エッジでのビジュアル品質検査のためのエンドツーエンドのMLOpsパイプラインの構築-パート3

これは、エッジでのビジュアル品質検査のためにMLOpsパイプラインを設計・実装するシリーズの第3部ですこの記事では、エンドツーエンドのMLOpsパイプラインのエッジ展開部分を自動化する方法に焦点を当てます AWS IoT Greengrassを使用して、モデルの推論を管理する方法を紹介します

「MLOpsに関する包括的なガイド」

「Machine Learning Operations（MLOps）は、機械学習（ML）モデルが本番環境で繁栄するために必要な構造とサポートを提供する比較的新しい学問分野です」

MLOps

MLにおけるETLデータパイプラインの構築方法

データ処理から迅速な洞察まで、頑強なパイプラインはどんなMLシステムにとっても必須ですデータチーム（データとMLエンジニアで構成される）はしばしばこのインフラを構築する必要があり、この経験は苦痛となることがありますしかし、MLでETLパイプラインを効率的に使用することで、彼らの生活をはるかに楽にすることができます本記事では、その重要性について探求します...

General

2023年のMLOpsの景色：トップのツールとプラットフォーム

2023年のMLOpsの領域に深く入り込むと、多くのツールやプラットフォームが存在し、モデルの開発、展開、監視の方法を形作っています総合的な概要を提供するため、この記事ではMLOpsおよびFMOps（またはLLMOps）エコシステムの主要なプレーヤーについて探求します...

AWSにおけるマルチモデルエンドポイントのためのCI/CD

生産用機械学習ソリューションの再トレーニングと展開を自動化することは、モデルが共変量シフトを考慮しながら、誤りや不要な人間の介入を制限するための重要なステップです

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