要約
- AI利用事例における投資回収率（ROI）は、本番環境に進むことだけでなく、モデルの精度とパフォーマンスにも関連する。
- 不正検出などのリアルタイム利用事例では、極めて低いレイテンシーが必要である。
- MLチームは、TectonとAmazon SageMakerを組み合わせることで、本番向けのリアルタイムAIアプリケーションのエンジニアリングを簡略化できる。
- Tectonの宣言型フレームワークを使用することで、特徴量の管理や監督が容易になり、特徴管理およびガバナンスの中心拠点を作成できる。
考察
AIの本番環境への展開は、モデルの精度やパフォーマンスだけでなく、低いレイテンシーやリアルタイム性も重要であることが強調されています。TectonとSageMakerの組み合わせにより、エンジニアリングチームは新機能やユースケースの開発に集中できるため、現存のインフラ管理に苦労する必要がなくなります。特徴管理やガバナンスの中心拠点を構築することで、エンドツーエンドの特徴量プロダクションにおける複雑さが軽減され、効率的なAIアプリケーションの構築が可能となります。