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English(EN) Build a model improvement flywheel with Amazon SageMaker HyperPod Data Capture

AWS SageMaker HyperPod 增加了数据捕获功能以改进基础模型

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

Amazon SageMaker HyperPod 推出了新的数据捕获功能，旨在帮助组织改进其已部署的基础模型。此功能可自动记录实时推理的输入和输出，并以最小的延迟将其存储在 Amazon S3 的三个层级中。该系统有助于检测模型漂移、识别故障模式以及利用真实世界的交互来优化模型。一个示例演示了如何分析、标记捕获到的数据并用于微调模型，从而解决盲点并提高性能。 AI

影响 通过利用真实世界的数据实现持续改进，从而提高已部署基础模型的运行效率。

排序理由 这是关于云机器学习平台的功能公告，而不是新的前沿模型发布或核心研究。

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AWS SageMaker HyperPod 增加了数据捕获功能以改进基础模型

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报道来源 [1]

  1. AWS Machine Learning Blog TIER_1 English(EN) · Shantanu Tripathi ·

    利用 Amazon SageMaker HyperPod Data Capture 构建模型改进飞轮

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