本文详细介绍了使用基于AWS SageMaker构建的MLOps管道分析六年卡尔加里311数据的发现。作者讨论了运行整个管道的相关成本,识别了失败的组件,并为生产加固提出了改进建议。这篇是关于AWS上MLOps和AIOps系列文章的第八篇,也是最后一篇。 AI
影响 提供了关于为实际数据分析部署MLOps管道的运营成本和挑战的见解。
排序理由 文章详细介绍了使用AWS SageMaker进行公共数据分析的MLOps管道的运营成本和发现,而非新产品或前沿发布。
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