Amazon SageMakerプロジェクトを使用してMLパイプラインを構築

SageMakerプロジェクトの作成

SageMaker Studioの左ナビゲーションで[Deployments]-[Projects]を選択しました。

[+ Create project]をクリックしました。

[Not supported]MLOps template for model building, training, and deploymentを選択して、[Next]ボタンをクリックしました。

Nameを入力して、[Create Project]ボタンをクリックしました。

プロジェクト作成が開始されて6分ぐらいで作成完了しました。

作成されたリソースの確認

プロジェクト名をクリックするとリポジトリが2つ見えます。
[Not supported]となっていたのはCodeCommitを使うテンプレートだったからですね。

CloudFormationスタックが作成されていました。

スクリプトやパイプラインアーティファクトストア向けのS3バケットも作成されています。

モデルビルドとモデルデプロイのパイプラインがありますが失敗しています。

CodeCommitリポジトリも2つ作成されています。

Readmeには構成などの情報があります。

パイプラインの実行

モデルビルドのパイプラインを[変更をリリースする]ボタンから再実行しました。

CodeBuildでcodebuild-buildspec.ymlによってSageMaker Pipelineが定義されて実行されています。

モデルビルドのパイプラインが成功で完了しました。

SageMaker Model Registoryではモデルが作成され新しいバージョンが承認待ちになっています。

EventBridgeルールには次のルールが作成されていて、モデルを承認するとモデルデプロイのCodePipelineが実行されるようになっています。

モデルのバージョンを承認しました。

承認するとモデルデプロイのCodePipelineが実行されました。

ステージング環境へのデプロイが完了すると承認待ちになります。

ステージングデプロイ後のCodeBuildのテスト結果ログを確認するとsuccessになっています。

承認しました。

本番環境のエンドポイントも作成されました。

最後までお読みいただきましてありがとうございました！

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@yamamanx

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