AWS发布SageMaker SDK v3边缘视觉流水线教程

AWS 的 Kiowa Jackson 发布教程与示例代码，演示如何用 Amazon SageMaker Python SDK v3 管理车队级边缘计算机视觉模型的生命周期，并以 SageMaker Neo 取代已弃用的 Edge Manager 完成边缘优化。该方案更新了 2023 年边缘视觉质检 MLOps 流水线的做法。 流水线默认生成合成产线图像，因此无需数据集和数据审批即可端到端验证。据该教程，完整运行全部 13 个步骤（含两次 Neo 编译）约需 15 分钟，在 us-east-2 区域按需使用 ml.m5.xlarge 计费约 0.07 美元；编译本身不收费，费用来自驱动编译的处理实例和输出存储的 S3。编排层默认最多同时执行五个流水线，以将并发的 SageMaker 训练作业控制在标准账户配额内。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。