皆さん,こんにちは!機械学習エンジニアの柏木(@asteriam)です. 今回は前回のエントリーに続いてその後編になります. tech.connehito.com はじめに 後編は前編でも紹介した通り以下の内容になります. 後編:SageMakerのリソースを用いてモデルのデプロイ(サービングシステムの構築)をStep Functionsのフローに組み込んだ話 モデル学習後の一連の流れで,推論を行うためにモデルのデプロイやエンドポイントの作成をStep Functionsで実装した内容になります. 今回紹介するのは下図の青枠箇所の内容になります. 検閲システムのアーキテクチャー概略図 目次 はじめに Step Functionsを使ってサービングシステムを構築する方法 学習済みモデルを含んだ推論コンテナの設定(モデルの作成) エンドポイントの構成を設定 エンドポイントの作成とデプロイ 機械
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