[ML] Automate AIOps with SageMaker Unified Studio Projects, Part 2: Technical implementation

🤖 Automate AIOps with SageMaker Unified Studio Projects, Part 2: Technical implementation

原文链接: Automate AIOps with SageMaker Unified Studio Projects, Part 2: Technical implementation 作者: Ram Vittal 发布日期: 2025-08-12 18:31:19 UTC

📋 内容摘要

本文是关于使用Amazon SageMaker Unified Studio项目实现AIOps自动化的系列文章第二部分。文章详细介绍了如何实现端到端的ML操作自动化，包括项目初始化、开发和部署阶段。重点讲解了三个关键角色:管理员(负责基础设施和治理)、数据科学家(负责模型开发)和ML工程师(负责部署)之间如何协作。文章描述了项目特定组件(如模型构建和部署仓库)、共享服务层(包括CI/CD自动化)、开发环境(基于SageMaker Unified Studio)以及安全治理特性。同时提供了完整的代码实现指南,包括项目模板设置、SageMaker Catalog数据集访问、模型构建和部署CI/CD流水线的运行等具体步骤。这种架构实现了安全、可扩展且高效的ML模型开发和部署基础设施,同时保持了强有力的治理和控制。

🔗 相关信息

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🏷️ 涉及的 AWS 服务和主题

• Amazon SageMaker Unified Studio
• Best Practices
• Technical How-to
• AIML
• Amazon SageMaker
• automation
• MLOps

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