Connectez Fiddler à SageMaker : Guide Complet

Table des matières

🔍 Introduction\ 🛠️ Exemple Simple : Intégration de Sagemaker avec Fiddler\ 🔧 Configuration initiale\ 🔎 Extraction des données des journaux de Sagemaker\ 📊 Conversion en un dataframe\ 🚀 Enregistrement du modèle dans Fiddler\ 🌐 Disponibilité du modèle dans Fiddler\ 🔄 Événements de surveillance avec Fiddler\ 🚀 Exemple Avancé : Intégration du Modèle Sagemaker dans Fiddler\ 🧩 Création et déploiement du modèle dans Sagemaker\ 📦 Préparation et déploiement du modèle dans Fiddler\ 📈 Surveillance continue avec Fiddler\ 🔄 Automatisation avec AWS Lambda\ 💡 Avantages et Inconvénients\ ❓ FAQ

🔍 Introduction

Bonjour à tous ! Aujourd'hui, nous allons plonger dans l'intégration de Sagemaker avec Fiddler, deux outils puissants pour le développement et la surveillance des modèles d'apprentissage automatique. Dans cet article, nous explorerons deux exemples : une intégration simple et une plus avancée, en détaillant chaque étape du processus.

🛠️ Exemple Simple : Intégration de Sagemaker avec Fiddler

🔧 Configuration initiale

Pour commencer, nous devons configurer notre environnement. Cela implique l'installation du client Fiddler et l'initialisation de la connexion.

🔎 Extraction des données des journaux de Sagemaker

Nous extrayons les données des journaux de Sagemaker stockés dans S3 et les convertissons en un dataframe pour une manipulation facile.

📊 Conversion en un dataframe

Les données extraites sont converties en un dataframe pour une analyse plus approfondie. Nous discutons également des défis liés à l'absence de noms de variables dans les journaux.

🚀 Enregistrement du modèle dans Fiddler

Nous enregistrons notre modèle dans Fiddler en utilisant une API simple, ce qui nous permet d'avoir un aperçu détaillé de ses performances.

🌐 Disponibilité du modèle dans Fiddler

Une fois enregistré, notre modèle est disponible dans Fiddler, prêt à être analysé et surveillé en temps réel.

🔄 Événements de surveillance avec Fiddler

Nous explorons comment Fiddler nous permet de surveiller les événements en temps réel, y compris les dérives de données et les changements d'intégrité.

🚀 Exemple Avancé : Intégration du Modèle Sagemaker dans Fiddler

🧩 Création et déploiement du modèle dans Sagemaker

Dans cet exemple plus avancé, nous discutons des étapes pour créer et déployer un modèle dans Sagemaker.

📦 Préparation et déploiement du modèle dans Fiddler

Nous détaillons le processus de préparation et de déploiement du modèle dans Fiddler pour une surveillance continue.

📈 Surveillance continue avec Fiddler

Nous explorons comment Fiddler permet une surveillance continue du modèle, en mettant l'accent sur la détection des dérives de données.

🔄 Automatisation avec AWS Lambda

Nous discutons de l'automatisation du processus à l'Aide de AWS Lambda, rendant la surveillance encore plus efficace.

💡 Avantages et Inconvénients

Enfin, nous pesons les avantages et les inconvénients de l'intégration de Sagemaker avec Fiddler, mettant en lumière ses points forts et ses limites.

❓ FAQ

Pour conclure, nous répondons à certaines questions fréquemment posées pour éclaircir tout point d'interrogation subsistant.

Cet article offre une plongée approfondie dans l'intégration de Sagemaker avec Fiddler, en offrant une compréhension complète du processus ainsi que des conseils pratiques pour une mise en œuvre réussie. À vos claviers, et bonne exploration !