AWS Multi-Account MLOps: estratégias de implantação de hub e raio

A implantação de modelos de machine learning em um único ambiente é simples, mas as MLOps de nível corporativo exigem o isolamento de fluxos de trabalho de desenvolvimento, teste e produção em várias contas de nuvem. Este curso baseado em texto orienta você através da arquitetura padrão do setor de hub e spoke para gerenciar e implantar modelos com segurança em escala. Você fará a transição de configurações básicas de conta única para projetar pipelines MLOps seguros e multi-conta. Ao entender como centralizar a governança do modelo enquanto descentraliza as implantações, você obterá as habilidades necessárias para implementar fluxos de trabalho de produção robustos e prontos para a empresa. O que você aprenderá: Entenda os principais padrões de arquitetura de ambientes de várias contas de hub e spoke; Configure o SageMaker Model Registry para atuar como um hub centralizado para a governança de modelos; Aplique o AWS Resource Access Manager (RAM) para compartilhar recursos com segurança entre os limites de contas; Implemente princípios de segurança MLOps modernos, incluindo Crie fluxos de trabalho de implantação automatizados que promovam com segurança modelos de contas de teste para contas em produção; Pratique conceitos fundamentais de infraestrutura como código para manter as configurações de várias contas consistentes e reproduzíveis. O curso começa com conceitos fundamentais de multi-conta e terminologia chave de MLOps antes de passar passo a passo pela configuração do registro, mecânica de compartilhamento seguro de recursos e design de pipeline de implantação. Você lerá explicações arquitetônicas detalhadas e fragmentos de configuração conceitual para reforçar seu aprendizado. Este curso foi projetado para engenheiros de nuvem de nível iniciante, cientistas de dados e aspirantes a profissionais de MLOps que desejam aprender estratégias de implantação corporativa; nenhuma experiência prévia em várias contas é necessária. Comece a criar pipelines de machine learning seguros e escaláveis hoje mesmo.