SAA / ドメイン3 高パフォーマンスなアーキテクチャの設計
Amazon SageMaker AI
概要
は、モデルのデータ準備、構築、学習、調整、デプロイ、監視を支援するです。
主要技術
① 学習ジョブ
指定したアルゴリズム、、データ、コンピューティングリソースでモデルを学習します。学習終了後にリソースを解放できます。
② 推論オプション
| 方式 | 用途 | 判断ポイント |
|---|---|---|
| 常時低遅延の応答 | 継続的なオンライン向けです | |
| Serverless Inference | 断続的で変動する要求 | インフラ管理を減らします |
| 大きな入力や時間のかかる処理 | 応答を待たない処理に向きます | |
| バッチ変換 | 保存済みデータの一括 | 常時稼働するが不要です |
③ MLOpsと監視
パイプラインでデータ処理、学習、評価、デプロイを自動化できます。デプロイ後はモデルとデータの品質を監視し、の判断へつなげます。
試験対策
① 選択基準
独自データでモデルを学習・デプロイする場合はです。画像認識や翻訳など既成機能をで使うだけなら専用AIサービスを優先します。
② コスト最適化
断続的なにはServerless Inference、一括処理にはバッチ変換など、呼び出しパターンに合う方式を選びます。