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AWS CodeCommit
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ZS Associates通过安全的Amazon SageMaker平台增强临时分析能力
ZS Associates已开发出一个使用Amazon SageMaker的安全、临时分析平台，旨在平衡开发者的敏捷性与医疗保健等受监管行业严格的合规性要求。该平台服务于超过1000名日常用户，采用多租户架构，配备隔离的SageMaker域和三层IAM角色结构，以确保细粒度控制并遵守最小权限原则。通过集成互联网隔离模式、加密存储和实时软件包扫描等安全措施，ZS在保持强大的数据保护和运营效率的同时，成功实现了机器学习访问的民主化。
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AWS 和 DVC 集成以实现端到端机器学习模型数据沿袭跟踪
一项新解决方案集成了 DVC 和 Amazon SageMaker MLflow 应用，为机器学习模型提供端到端数据沿袭跟踪。这解决了将模型追溯到其确切训练数据和代码的挑战，这对于受监管的行业至关重要。这些工具的结合创建了一个从已部署模型到其特定数据集版本和训练实验的可追溯链。