AWSでスケーラブルな機械学習パイプラインとAPIを構築する

機械学習（ML）と人工知能（AI）の分野における急速な進歩に伴い、AI/MLモデルを本番環境に効率的にデプロイすることが重要になっています。 このブログ記事では、サーバーレスコンピューティング、イベントトリガー型データ処理、および外部API統合を活用した、AWS SageMaker上のエンドツーエンドのMLパイプラインについて説明します。ダウンストリームのアーキテクチャは、スケーラビリティ、コスト効率、およびアプリケーションへのリアルタイムアクセスを保証します。