要約:
- 大規模な展開パイプラインを構築するためには、生成AIアプリケーションの複雑さとユニークな要件が課題となる。
- 生成AIモデルは常に進化しており、新しいバージョンや更新が頻繁にリリースされる。
- Amazon SageMaker Pipelinesを使用して、MLライフサイクルのさまざまなステップを定義してオーケストレートすることができる。
- SageMaker Pipelinesはモデルのバージョニングやラインエージング追跡を処理し、モデルアーティファクトやメタデータを自動的に追跡する。
- SageMaker PipelinesはSageMakerと統合されており、DevOpsプラクティスをMLワークロードに適用できる。
感想:
生成AIアプリケーションの展開は複雑であり、SageMaker Pipelinesを使用することでMLワークフローの自動化と管理が容易になります。MLモデルのラインエージング追跡やワークフロー全体の管理がSageMaker Studio環境内から可能となり、効率的なML運用を実現できる点が魅力的です。