AWSAI・機械学習

Amazon SageMakerとは

機械学習モデルのデータ準備・学習・評価・デプロイ・監視をエンドツーエンドで行うフルマネージドのMLプラットフォーム。Jupyter Notebookベースのインスタンスから分散学習・マネージドエンドポイントまで一体で提供する。

SageMaker Pipelines でMLワークフローを自動化し、Feature StoreでMLフィーチャーの管理・共有ができる。Ground Truthでラベリング作業を効率化し、Model Monitorで本番デプロイ済みモデルのドリフトを検出する。

試験での問われ方

「カスタムモデルをスクラッチから学習・ファインチューニングしたい」シナリオではSageMakerを選ぶ。Bedrockは既製モデルのAPIコール、SageMakerは独自学習・デプロイという使い分けはAIF・SAPで頻出。

SageMaker Endpointのリアルタイム推論・バッチ変換・非同期推論の使い分け、エンドポイントの自動スケーリング設定がSAP・MLA（機械学習アソシエイト）で問われる。