GS Caltex 將 SageMaker Canvas 模型連結至生產管線
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GS Caltex 將 SageMaker Canvas 模型連結至生產管線
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AI 綜述
GS Caltex 已將其製程工程師在 Amazon SageMaker Canvas 中建置的模型連結至 Amazon SageMaker Pipelines 的生產工作流程，自動化了先前需要手動整合工作的交接流程。這家韓國能源與化學公司表示，ML 工程師現在能在數小時內部署模型，而非過去約需一週。 GS Caltex 也改為每 30 分鐘執行一次批次推論，而非讓端點持續運行，該公司表示這已大幅降低推論成本。AWS 發布了此設定的技術逐步說明，並在 GitHub 儲存庫中提供參考實作，該實作使用範例貸款分類模型，且必須依各模型的輸入與輸出格式進行調整。 AWS 建議僅在預留位置目標不影響特徵值時使用此方法，並在生產前加入檢查，確認檔案順序與列數相符，若不符則停止產生結果。
AI 依報導生成 · 36 分鐘前更新
最新進展11月14日 07:22
GS Caltex 使用 Amazon SageMaker Canvas 與 Pipelines 進行生產 MLOps，第一部分報導時間線
沿著報導，了解事件的不同側面。
11月14日
- AWS Machine Learning BlogGS Caltex 使用 Amazon SageMaker Canvas 與 Pipelines 進行生產 MLOps，第一部分
GS Caltex 將製程工程師在 Amazon SageMaker Canvas 中建立的模型連接至 Amazon SageMaker Pipelines 的生產工作流程，自動化了過去需要手動整合工作的交接流程。這家韓國能源與化學公司表示，ML 工程師現在能在數小時內部署模型，而非過去約需一週，並且每 30 分鐘執行一次批次推論，而非讓端點持續運行，該公司稱這已顯著降低推論成本。
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