Natuurlijk! Hier zijn enkele suggesties om je MLOps-werkstroom te optimaliseren binnen AWS, gericht op schaalbaarheid, efficiëntie en jouw gewenste automatiseringsniveau: 1. CI/CD Pipeline Verbeteringen - Geautomatiseerde Modeltraining: - Gebruik SageMaker Training Jobs gekoppeld aan geautomatiseerde triggerings via CodePipeline of CloudWatch Events. - Automatiseer datamodeltraining op basis van nieuwe data of modelprestaties. - Handmatige Deployment: - Maak gebruik van geautomatiseerde modelregistratie en staging-omgevingen, zodat je eenvoudig modellen kunt goedkeuren en handmatig uitrollen. - Implementeer een goedkeuringsstap (manual approval) in CodePipeline vóór daadwerkelijke deployment. 2. Modeldeployment Optimaliseren - Gebruik SageMaker Model Registry: - Registreer getrainde modellen automatisch en beheer verschillende versies. - Voorzie een handmatige stap voor modelgoedkeuring voordat je uitrolt. - Deployment Automatisering: - Automatiseer het uitrollen van modellen naar endpoints via SageMaker Pipelines of CloudFormation, met optie voor handmatige bevestiging. 3. Modelmonitoring en Resourcebeheer - Implementatie van Modelmonitor: - Gebruik SageMaker Model Monitor om datadrift en prestatie-veranderingen te detecteren. - Automatiseer rapportages en alerts bij afwijkingen. - Resourcebeheer: - Gebruik automatische schaalmogelijkheden van SageMaker endpoints. - Overweeg het gebruik van Serverless endpoints voor onregelmatige workloads. 4. Verbeteringen in CI/CD - Gebruik Infrastructure as Code (IaC): - Beheer je infrastructuur met CloudFormation of Terraform voor consistente en herhaalbare deployment. - Integratie van Testing: - Voeg automatische tests toe voor modelprestaties en integratie na training. 5. Extra Aanbevelingen - Automatisering van Data Pipelines: - Gebruik AWS Glue of DataBrew voor datavoorbereiding en -validatie. - Logging en Observability: - Centraliseer logs met CloudWatch of ELK Stack voor betere traceerbaarheid. Door deze stappen te implementeren, kun je je workflow meer schaalbaar en efficiënt maken, terwijl je toch controle houdt over de deployment met handmatige goedkeuringen.