AWS¶

以下で説明するセクションでは、Amazon Web ServicesとDataRobotを連携するためのテクニックを説明します。

トピック	説明
AWS S3からのデータのインポート	AWS S3からAIカタログにデータをインポートし、機械学習プロジェクトを作成します。
モデルをEKSにデプロイする	AWS Elastic Kubernetes Service（EKS）クラスターにDataRobotモデルをデプロイして監視します。
AWS上のPPSへのパスベースのルーティング	パスベースのルーティングを通じて、すべてのポータブル予測サーバーに単一のIPアドレスを使用します。
AWS EMR SparkでのSnowflakeデータのスコアリング	AWS Elastic Map Reduce（EMR）SparkでDataRobotモデルを介して、Snowflakeデータをスコアリングします。
AWS Athenaを使用したデータの取込み	機械学習用にAWS AthenaとParquetのデータを取り込みます。

Lambda¶

トピック	説明
MLOpsへのAWS Lambdaレポート	DataRobot MLOpsへの実測値のAWS Lambdaサーバーレスレポート。
AWS LambdaでのDataRobot Primeモデルの使用	AWS LambdaでDataRobot Primeモデルを使用します。
AWS Lambdaでのスコアリングコードの使用	AWS Lambdaにデプロイされたスコアリングコードを使用して予測を行います。

トピック	説明
SageMakerでのモデルのデプロイ	SageMakerにデプロイし、MLOpsエージェントで監視します。
AWS SageMakerでのスコアリングコードの使用	AWS SageMakerにデプロイされたスコアリングコードを使用して予測を行います。

更新しました June 27, 2024

アンケートにご協力いただき、ありがとうございました。