GS Caltex 将 SageMaker Canvas 模型接入生产流水线
热点事件持续更新
GS Caltex 将 SageMaker Canvas 模型接入生产流水线
1 篇报道1 个报道来源2 小时前更新
先了解这件事
AI 综述
GS Caltex 已将工艺工程师在 Amazon SageMaker Canvas 中构建的模型接入 Amazon SageMaker Pipelines 的生产工作流，把此前需要人工集成的工作实现了自动化交接。这家韩国能源化工公司表示，ML 工程师现在只需几小时即可部署模型，而此前大约需要一周。 GS Caltex 还改为每 30 分钟运行一次批量推理，而不是让端点持续运行，该公司称这显著降低了推理成本。AWS 发布了该方案的技术讲解，并在 GitHub 仓库中提供了参考实现，其中使用了一个示例贷款分类模型，需根据每个模型的输入和输出格式进行调整。 AWS 建议仅在占位目标不影响特征值时才采用该方法，并在生产前增加检查，确认文件顺序和行数一致，若不一致则停止生成结果。
AI 根据报道生成 · 36 分钟前更新
报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月14日
- AWS Machine Learning BlogGS Caltex 使用 Amazon SageMaker Canvas 和 Pipelines 进行生产 MLOps，第 1 部分
GS Caltex 将工艺工程师在 Amazon SageMaker Canvas 中构建的模型连接到 Amazon SageMaker Pipelines 中的生产工作流，实现了此前需要手动集成工作的交接自动化。这家韩国能源和化工公司报告称，ML 工程师现在可以在几小时内完成模型部署，而不是大约一周；并且每 30 分钟运行一次批量推理，而不是让端点持续运行，该公司表示这已显著降低了推理成本。
本事件热度走势
还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。