End-to-End-Lineage mit DVC und Amazon SageMaker AI MLflow Apps
TL;DR
Dieser Beitrag zeigt, wie DVC, Amazon SageMaker AI und Amazon SageMaker AI MLflow Apps kombiniert werden können, um vollständige ML-Lineage aufzubauen. Zwei einsetzbare Muster werden vorgestellt: Lineage auf Dataset-Ebene und auf Record-Ebene. Beide Ansätze lassen sich mit den mitgelieferten Notebooks direkt im eigenen AWS-Konto ausprobieren.
Nauti's Take
End-to-End-Lineage ist eines der wichtigsten – und am häufigsten vernachlässigten – Themen in produktiven ML-Systemen. Dieser Ansatz mit DVC und SageMaker MLflow macht es greifbar und reproduzierbar.
Wer ohne Lineage arbeitet, riskiert bei Audits oder Modellfehlern keine Nachvollziehbarkeit liefern zu können – und das kann teuer werden.
Quellen
