이 게시물에서는 주피터 노트북과 SageMaker 환경에 익숙한 ML 엔지니어가 쿠버네티스와 관련 도구에 익숙한 DevOps 엔지니어와 효율적으로 협업하여 조직에 적합한 인프라를 갖춘 ML 파이프라인을 설계하고 유지 관리하는 방법을 보여줍니다. 이를 통해 DevOps 엔지니어는 익숙한 도구와 환경을 사용하여 ML 생애 주기의 모든 단계를 관리할 수 있습니다.
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Deploy Amazon SageMaker pipelines using AWS Controllers for Kubernetes
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