Amazon Web Services ブログ Amazon SageMakerを利用したエンタープライズのためのMLOps基盤ロードマップ この記事はMLOps foundation roadmap for enterprises with Amazon SageMakerを翻訳したものです。 企業が組織全体で機械学習 (ML)の採用を進めるにつれて 、MLモデルの構築、学習、デプロイのための手動ワークフローがイノベーションのボトルネックになる傾向にあります。これを克服するために、企業はデータサイエンティスト、データエンジニア、MLエンジニア、IT、ビジネス関係者などの複数のペルソナがどのように協業すべきか、懸念事項、責任、スキルをどのように分離するか、AWSのサービスをどのようにして最適に使用するかなどについて明らかにし、明確な運用モデルを構築する必要があります。 このようなMLと運用

プロファイル指定したマネジメントコンソールの起動までできる、コマンドラインツールです。全AWSユーザーが求めていたのはこれなんじゃないでしょうか。どすこい。 「スイッチロールからの作業、AWSのベストプラクティスだけれどツールの設定がめんどくさいよね」 ハマコー、最近会社のパソコンをIntel MacからM1 Macに切替たことがきっかけで、いろんなツールを再度セットアップしてました。 普段AWS触っている身としてはスイッチロールして作業する環境も必須なので、改めて最新ツールを物色していたところ、弊社技術番長の岩田御大に教えてもらったAWSumeというツールが圧倒的に便利だったので、前のめりに紹介します。 標準公式のconfigとcredentialファイルのみで動作し、別途設定ファイルは不要 コマンドラインから、プロファイル名の自動補完に対応 指定したプロファイルから、マネジメントコンソ