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AWS 发布 SageMaker SDK v3 边缘视觉流水线方案

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AI 综述

AWS 发布了一套基于 Amazon SageMaker Python SDK v3 的车队级边缘计算机视觉模型生命周期方案，用 SageMaker Neo 取代已弃用的 SageMaker Edge Manager 做边缘优化，并更新了 2023 年视觉质检 MLOps 流水线示例。按 AWS 的说法，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 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在 S3 的存储。编排层默认最多同时执行 5 条流水线，以控制在标准账户配额内的并发训练任务。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整套系统。

AI 根据报道生成 · 4 天前更新

最新进展10月27日 01:56

用 SageMaker SDK v3 在边缘端管理车队级计算机视觉模型生命周期

报道时间线

沿着报道，了解事件的不同侧面。

10月27日

01:56
AWS Machine Learning Blog
用 SageMaker SDK v3 在边缘端管理车队级计算机视觉模型生命周期
AWS 发布基于 Amazon SageMaker Python SDK v3 的车队级边缘计算机视觉模型生命周期方案，用 SageMaker Neo 取代已弃用的 SageMaker Edge Manager 做边缘优化。

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