- Shawna Martell氏がシステムの解紐についてケーススタディを紹介
- Zhen Zhou氏がオンデマンド通知システムの構築/テストおよび信頼性問題の緩和方法について議論
- Justin Sheehy氏がAIの時代における責任ある開発者についての基調講演を実施
- Shane Hastie氏とDaniel Bryant氏のポッドキャストでエンジニアリング文化と開発者体験について話し合い
- IT部門が世界の炭素排出量の1.4%を担当し、GreenOpsが環境影響を軽減するのに役立つ
- Amazon SageMakerがMLflow機能を提供開始、ML実験の管理を向上
- Amazon SageMaker Studioは機械学習のための完全統合された開発環境を提供
- MLflow Tracking Serverは計算、バックエンドメタデータストレージ、およびアーティファクトストレージの3つの主要コンポーネントを持つ
- Amazon SageMakerとMLflowを使用するメリットには包括的な実験トラッキング、モデルガバナンス、効率的なサーバー管理などがある
この記事は、ソフトウェア開発者やアーキテクトにとって興味深いトピックやツールについて包括的な情報を提供しています。特に、AIの時代における責任ある開発者に焦点を当て、環境への影響や炭素排出量に対する意識も高められています。また、Amazon SageMakerを使用したMLflowの機能拡張により、機械学習実験の管理やモデルガバナンスが向上することが強調されています。
元記事: https://www.infoq.com/news/2024/07/aws-sagemaker-mlflow/