AWS展示HyperPod模型改进闭环
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AWS展示HyperPod模型改进闭环
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AI 综述
AWS介绍如何利用 Amazon SageMaker HyperPod Data Capture 采集线上推理输入与输出，形成从数据分析、SQL 标注、微调到模型重新部署的模型改进闭环。采集结果写入 Amazon S3，并可通过 Athena 分析；相关功能现已可用于启用推理操作器的 HyperPod 集群。 示例在单个 HyperPod 集群上完成，并使用合成数据演示完整流程，配套代码已发布在 AWS 的 GitHub 仓库中。
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最新进展11月14日 02:01
用 Amazon SageMaker HyperPod Data Capture 构建模型改进飞轮报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月14日
- AWS Machine Learning Blog用 Amazon SageMaker HyperPod Data Capture 构建模型改进飞轮
Amazon SageMaker HyperPod Data Capture 可将线上推理输入输出写入 Amazon S3，并通过 Athena 分析、SQL 标注、微调和并行部署形成模型改进闭环。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。