【源码】基于AWS SageMaker和Step Functions的MLOps实践项目（CIFAR10图像分类任务）

项目简介

本项目依托AWS平台，集成Jenkins、CodeCommit、CodeBuild和SageMaker等工具与平台，针对CIFAR - 10图像分类任务的机器学习模型实现持续集成和持续部署（CI/CD）。解决了传统机器学习工作流中模型训练与部署自动化、算法开发与变更的测试及整合问题，提高算法工程师开发效率，减轻运维团队工作负担。

项目的主要特性和功能

1. 代码管理：用CodeCommit进行代码版本控制与管理。
2. 自动化构建：借助CodeBuild在云端实现代码自动化构建与编译，达成持续集成。
3. 流程管理：使用Jenkins或AWS CodePipeline等工具定义CI/CD流程。
4. 模型训练与部署：利用SageMaker开展模型训练与部署，通过Step Functions定义训练到部署的工作流。
5. 定制化训练：采用CIFAR - 10数据集进行图像分类任务，可调整模型架构和参数进行定制训练。

安装使用步骤

前提条件

用户已下载本项目的源码文件，且具备AWS平台的使用权限。

操作步骤

1. 创建资源：在AWS平台创建SageMaker实例、CodeCommit仓库、CodeBuild项目等必要服务和资源。
2. 推送代码：将项目代码推送到CodeCommit仓库。
3. 配置流程工具：配置CodePipeline或其他流程管理工具，把CodeCommit仓库设为源端，配置构建阶段和部署阶段。
4. 配置工作流：配置SageMaker的实例和Step Functions的状态机，定义从训练到部署的工作流。
5. 启动流程：启动CI/CD流程，可通过修改代码或触发事件实现流程自动化执行。
6. 监控调试：监控和调试流程每一步，确保训练和部署成功。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】