Machine learning begint vaak klein. Een notitieblok hier. Een model daar. Iemand voert het handmatig opnieuw uit wanneer dat nodig is. Een tijdje werkt dat. SageMaker komt meestal in beeld wanneer die aanpak niet meer werkt.
Wanneer een training meer dan eens moet plaatsvinden, helpt SageMaker u af te stappen van ad-hoc runs. Trainingstaken worden expliciet, configuraties zijn zichtbaar en resultaten kunnen in de loop van de tijd worden vergeleken.
Dit maakt minder uit voor het eerste model en veel meer voor het vijfde.
U kunt SageMaker ook gebruiken wanneer uw modellen gebaseerd zijn op gegevens die al in AWS staan.
Door datavoorbereiding en modeltraining dicht bij elkaar te houden, zijn er minder hand-offs nodig en zijn afhankelijkheden eenvoudiger te beredeneren.
Een model implementeren is zelden het moeilijkste deel. Het voorspelbaar draaiende houden wel.
SageMaker biedt mechanismen om modellen op een gecontroleerde manier te implementeren en te observeren hoe ze zich gedragen als ze eenmaal in gebruik zijn.
Zodra modellen herhaald, gedeeld of betrouwbaarder ingezet moeten worden, wordt structuur belangrijk. SageMaker biedt beheerde componenten voor training, inzet en bewaking. Doordacht gebruikt, helpt het ML dichter bij het dagelijkse datawerk te brengen.
Onze rol is om u te helpen beslissen wanneer SageMaker zinvol is en hoe het moet passen binnen uw bestaande AWS en gegevensopstelling.
SageMaker is zelden het startpunt voor machinaal leren. Het wordt relevant wanneer bepaalde signalen verschijnen.
Het lijkt zinvol als:
- Je wilt dat trainingsruns herhaalbaar zijn, niet geïmproviseerd
- Modellen moeten regelmatig worden bijgewerkt of bijgeschoold
- Meer dan één persoon is afhankelijk van de uitvoer
- Je wilt het aantal handmatige implementatiestappen verminderen
- Machine learning begint echte workflows te ondersteunen
Het kan minder nuttig zijn als het werk verkennend is, niet vaak voorkomt of nog zoekende is naar de juiste use case. In die gevallen houden lichtere opstellingen het momentum vaak hoger. En daar kunnen we je zeker over adviseren!
Focus op echte use cases, duidelijke gegevensfundamenten en gedeeld begrip.
Wij helpen u beoordelen of SageMaker past bij uw huidige behoeften op het gebied van machinaal leren, of dat eenvoudiger benaderingen in dit stadium geschikter zijn.
Wij ondersteunen u bij het definiëren van de interactie tussen SageMaker en datapijplijnen, analyselagen en downstreamsystemen, waarbij de verantwoordelijkheden duidelijk zijn.
We helpen bij het structureren van trainings- en implementatieworkflows, zodat modellen kunnen worden gereproduceerd, beoordeeld en bijgewerkt zonder afhankelijk te zijn van individuele setups.
Machine learning werkt het beste als de gegevens stevig gefundeerd zijn. Wij ondersteunen de integratie tussen voorbereide datasets en SageMaker-workflows.
Wanneer modellen in gebruik worden genomen, is duidelijkheid belangrijk. Wij helpen u te begrijpen hoe modellen werken, waar afhankelijkheden zitten en wat er gebeurt als er iets verandert.
Niet elke toepassing heeft baat bij een complexe ML-infrastructuur. Wij helpen u te focussen op wat nu waarde oplevert, zonder u vast te zetten in onnodige overhead.
Op dat moment is de uitdaging zelden het model zelf. Het is begrijpen hoe het werkt, hoe het wordt onderhouden en hoeveel vertrouwen je in de uitvoer ervan moet hebben.
We werken met u samen om de juiste momenten te vertragen. Voordat we nieuwe platforms of workflows introduceren, helpen we duidelijk te maken welk probleem ML moet oplossen, welk betrouwbaarheidsniveau daadwerkelijk vereist is en welke complexiteit gerechtvaardigd is.
Keuzes worden bewust gemaakt. Als een eenvoudige aanpak voldoende is, blijft het eenvoudig.
Vragen die we vaak horen over het werken met Amazon SageMaker
SageMaker zelf verbetert de kwaliteit van modellen niet. Het helpt bij het beheren van de manier waarop modellen worden getraind, geversioneerd en ingezet, zodat de resultaten herhaalbaar zijn en minder afhankelijk van individuele setups.
SageMaker kan zwaar aanvoelen als machine learning werk nog verkennend of niet frequent is. Als modellen zelden worden hergebruikt of bijgewerkt, blijven eenvoudigere workflows vaak gemakkelijker te onderhouden.
Nee. SageMaker biedt infrastructuur en structuur, geen garanties. De productiegereedheid hangt nog steeds af van de kwaliteit van de gegevens, het gedrag van het model en hoe de resultaten worden gecontroleerd en geïnterpreteerd.
SageMaker gebruikt gewoonlijk voorbereide gegevens van upstream pijplijnen en stelt modellen bloot aan downstream toepassingen of diensten. Het werkt naast opslag-, verwerkings- en analysecomponenten in plaats van ze te vervangen. Lees hier meer over hoe we uw AWS-installatie kunnen ondersteunen.
Het eigenaarschap wordt explicieter. Trainingsruns, implementaties en updates volgen duidelijkere paden, waardoor het makkelijker te begrijpen is wat er draait, waarom het bestaat en hoe het onderhouden moet worden.
Nee. Het wordt nuttig wanneer betrouwbaarheid en herhaalbaarheid belangrijk zijn, ongeacht de grootte van het team. De doorslaggevende factor is hoe kritisch de uitvoer van het model is voor het dagelijkse werk.
SageMaker is meestal zinvol wanneer handmatige stappen wrijving, onzekerheid of risico’s beginnen te veroorzaken. Als machine learning moeilijker uit te leggen of te onderhouden wordt, is het misschien tijd om meer structuur aan te brengen.
Machine learning-platforms voegen waarde toe wanneer ze onzekerheid verminderen, niet wanneer ze complexiteit toevoegen.