[ML] Accelerating data science innovation: How Bayer Crop Science used AWS AI/ML services to build their next-generation MLOps service

🤖 Accelerating data science innovation: How Bayer Crop Science used AWS AI/ML services to build their next-generation MLOps service

原文链接: Accelerating data science innovation: How Bayer Crop Science used AWS AI/ML services to build their next-generation MLOps service 作者: Lance Smith 发布日期: 2025-07-08 16:12:54 UTC

📋 内容摘要

拜耳作物科学公司面临着扩大食品生产以满足全球人口增长需求的挑战。为应对这一挑战，他们利用AWS服务构建了决策科学生态系统(DSE)。该解决方案集成了Amazon SageMaker用于模型训练，以及Amazon Q用于代码文档自动化。通过这些创新，拜耳预计可以将开发人员入职时间减少70%，提高开发人员生产力30%。DSE解决方案利用多个AWS服务，包括Amazon EKS、Lambda和S3，创建了一个端到端的用户体验。系统通过webhook触发自动生成代码文档，使用Amazon Q分析代码变更并生成综合文档。此外，他们还实施了批处理作业来维护和改进现有文档质量。该解决方案不仅提高了团队协作效率，还使数据科学团队能够更专注于高价值建模任务，而不是耗时的文档流程和基础设施管理。

🔗 相关信息

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🏷️ 涉及的 AWS 服务和主题

• Amazon API Gateway
• Amazon EventBridge
• Amazon Q
• Amazon Q Business
• Amazon Q Developer
• Amazon SageMaker
• Amazon SageMaker Data & AI Governance
• Artificial Intelligence
• Customer Solutions
• Generative AI

📚 延伸阅读

• AWS 官方文档
• AWS 架构中心
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