使用して、モデルの開発に使用するものと同じツールを使用して、再利用可能なモデルデプロイワークフローを作成できるようになりました。リポジトリの「automate_model_retraining_workflow」フォルダにあります。機能を、スケジュールされたモデルの再トレーニングとデプロイの一般的なユースケースで示します。モデルをトレーニングするためのサーバーレスワークフローを作成し、検証データセットに対してモデルのパフォーマンスを確認します。モデルの精度が設定されたしきい値を超えた場合に、モデルを運用環境にデプロイします。最後に、この記事では、定期的なスケジュールに基づいてワークフローをトリガーする方法を示します。利用した上記のサーバーレスワークフローを示しています。サービスを使用します。サービスをサーバーレスワークフローに統合できます。つのステップの出力が次のステップへの入力として機能するワークフローを設計および実行し、エラー処理をワークフローに埋め込むことができます。モデルを構築、トレーニング、デプロイするためのツールを開発者とデータサイエンティストに提供する完全マネージド型サービスです。さまざまな業界および地理的な場所にまたがる組織は、重要なビジネスワークフローの一部としてデータを交換しています。重要なことは、この負担により予算を付加価値のあるプロジェクトに振り分けてビジネスを差別化するのが難しくなってしまいます。お客様は既存のファイル転送インフラストラクチャを、クラウドストレージを基盤とする完全マネージド型のサービスに移行することができます。混乱が生じないようにすることです。「リフトアンドシフト」に役立つ機能を設計しました。これにより、お客様はアプリケーションやアカウント設定を変更せずに同サービスに移行できます。つの要素で構成されています。持ち込む方法について説明します。エイリアスを作成することです。レコードを作成できます。レコードを公開する前に、新しいサーバーで各ユーザーのアカウントを作成してください。プロバイダーを使用するかによって異なります。資格情報をオンプレミスサーバーからインポートした後、フォルダをセットアップして、既存のホームディレクトリをミラーリングできます。2019年に発表されました。イベント発行していただけるような仕様になっていることです(こちらもご覧ください)。経由してイベント通知することができるようになります。型処理を簡単に実現できるようになります。サーバーレスアプリケーションのトリガーとしてサーバーレス環境と融合することになるのです。いうサービス自体を理解したい方はこちらをぜひご覧ください。Webinarチームです。