自动化MLOps工作流将SageMaker模型部署到Amazon EKS

本文详细介绍了一个自动化MLOps工作流，用于将机器学习模型从Amazon SageMaker部署到Amazon EKS。该过程包括使用SageMaker Pipelines训练XGBoost模型，然后通过AWS CodeBuild部署工作流将批准的模型容器化并部署到Amazon EKS。该系统强调可重复性和可追溯性，确保部署的是训练所用的确切模型包。 AI

影响 简化了机器学习模型的部署，实现了AI应用程序的快速迭代和生产化。

排序理由 文章描述了使用现有云服务进行MLOps和DevOps工作流的技术实现，而非新产品发布或核心研究。

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• Amazon EKS
• Amazon Elastic Container Registry
• Amazon EventBridge
• Amazon S3
• Amazon SageMaker
• AWS CodeBuild
• GitHub
• SageMaker Clarify
• SageMaker Model Registry
• SageMaker Python Software Development Kit (SDK)
• XGBoost

• 产品
• 基础设施

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