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AWS StepFunctions を使った機械学習ワークフローの管理 - Qiita
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本記事でやること AWS StepFunctionsを使って、トレーニングからエンドポイントの作成までの以下ワーク... 本記事でやること AWS StepFunctionsを使って、トレーニングからエンドポイントの作成までの以下ワークフローを作成する。 1.S3にトレーニング用のデータファイルが存在しているのかのチェック 2.SageMakerによるトレーニングジョブの開始 3.トレーニングジョブが開始された事をSlackに通知 4.トレーニングが終了するまでステータスを監視してポーリング 5.トレーニングが終了した事をSlackに通知 6.学習モデルのデプロイ、エンドポイントの作成(または更新) 7.エンドポイントが作成されるまでステータスを監視してポーリング 8.エンドポイントが作成(または更新)された事をSlackに通知 上記のワークフローをCloudFormationを使って作成する。 AWS公式が公開しているワークフローを参考にして作成をしております。 (トレーニングデータを置いているS3のPre