サーバーレスMLflowを使用して、MLflowトラッキングサーバーをAmazon SageMakerに移行

この記事は、自己管理型のMLflowトラッキングサーバーを、Amazon SageMaker上のサーバーレスソリューションに移行するための実践的なガイドを説明しています。自動スケーリング、運用上のオーバーヘッドの削減（パッチ適用、ストレージ管理）、コスト削減など、サーバーレスアーキテクチャの利点を強調しています。MLflow Export Importツールを使用したデータ転送と、移行プロセスの検証に焦点を当てています。この記事は、すでにMLflowとAWSを使用しているデータサイエンティストやMLエンジニアを対象としている可能性が高いです。

• •MLflowトラッキングサーバーをAWS SageMaker上のサーバーレス環境に移行します。
• •データ転送にMLflow Export Importツールを活用します。
• •運用上のオーバーヘッドとコストの削減に焦点を当てています。
• •移行を検証するための手順を提供します。