AWS 发布 SageMaker SDK v3 边缘视觉流水线教程
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AWS 发布 SageMaker SDK v3 边缘视觉流水线教程
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AI 综述
AWS 发布了一套基于 SageMaker Python SDK v3 的全车队计算机视觉模型生命周期管理教程与示例代码，用于管理边缘端模型从训练、编译到部署的全过程。该方案用 SageMaker Neo 替代已弃用的 Edge Manager 做边缘优化，是对 2023 年边缘视觉质检 MLOps 流水线方案的更新。 按 AWS 的说法，完整跑完 13 个步骤（含两次 Neo 编译）约需 15 分钟，在 us-east-2 区域按需使用 ml.m5.xlarge 计费约 0.07 美元；编排资源在样例规模下每月远低于 0.10 美元。编译本身不收费，费用来自驱动编译的处理实例和输出文件的 S3 存储。流水线默认生成合成产线图像，无需数据集和数据审批即可端到端验证。
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最新进展10月27日 01:56
用 SageMaker SDK v3 管理边缘端全车队计算机视觉模型生命周期报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月27日
- AWS Machine Learning Blog用 SageMaker SDK v3 管理边缘端全车队计算机视觉模型生命周期
AWS 发布基于 SageMaker Python SDK v3 的全车队计算机视觉模型生命周期方案，用 SageMaker Neo 替代已弃用的 Edge Manager 做边缘优化。
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