Gestione del ciclo di vita della visione artificiale su flotta al bordo con SageMaker SDK v3
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Questo articolo presenta un'architettura di riferimento per la gestione del ciclo di vita dei modelli di computer vision su grandi flotte di dispositivi edge utilizzando l'SDK Python v3 di Amazon SageMaker. Affronta la sfida del deployment di migliaia di modelli specializzati automatizzando addestramento, valutazione e distribuzione senza intervento umano per ogni telecamera. La soluzione utilizza una pipeline a doppio ramo che addestra sia un rilevatore di anomalie che un classificatore di difetti per telecamera, garantendo la qualità tramite gate basati sulle metriche di accuratezza bilanciata e recall. I modelli vengono compilati con Amazon SageMaker Neo per l'ottimizzazione sui dispositivi prima di essere registrati nel Registro Modelli di SageMaker. Uno strato di orchestrazione basato su AWS Step Functions e DynamoDB gestisce le richieste di addestramento concorrenti per rimanere entro i limiti delle quote di servizio dell'account. L'intero sistema viene distribuito tramite AWS Cloud Development Kit (CDK) e può essere convalidato end-to-end utilizzando dati sintetici per un costo di calcolo di circa sette centesimi. Questo pattern consente aggiornamenti efficienti su tutta la flotta mantenendo standard di alta qualità per le attività di ispezione visiva industriale.
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