解决方案概述
组织构建定制机器学习模型时经常遇到标准平台无法满足的特殊需求。例如，医疗机构需要特定环境来保护患者数据并符合HIPAA合规要求，金融机构需要特定硬件配置来优化专有交易算法，研究团队需要灵活性来使用自定义框架实验尖端技术。这些特殊需求推动组织构建自定义训练环境，以便控制硬件选择、软件版本和安全配置。
这些自定义环境提供了必要的灵活性，但给ML生命周期管理带来了重大挑战。组织通常通过构建额外的自定义工具来解决这些问题，有些团队会拼凑各种开源解决方案。这些方法进一步增加了运营成本，并需要本可更好地用于其他地方的工程资源。
某中心深度学习容器和托管的MLflow提供了强大的解决方案，可同时满足这两个需求。深度学习容器提供预配置的Docker容器，包含TensorFlow和PyTorch等框架，包括NVIDIA CUDA驱动程序以支持GPU。这些容器在某中心云上进行了性能优化，定期维护以包含最新框架版本和补丁，并设计为与某中心服务无缝集成以进行训练和推理。
某中心深度学习AMI是预配置的Amazon Machine Images，适用于弹性计算云实例。深度学习AMI包含PyTorch和TensorFlow等流行深度学习框架，可用于基于CPU的实例和强大的GPU加速实例。它们包含NVIDIA CUDA、cuDNN和其他必要工具，由某中心管理更新。深度学习AMI和容器共同为ML从业者提供了在云中规模化加速深度学习的基础设施和工具。
SageMaker托管的MLflow提供全面的生命周期管理，具有单行自动日志记录、增强的比较功能和完整的谱系跟踪。作为SageMaker AI上的完全托管服务，它减轻了维护跟踪基础设施的操作负担。
架构设计
该解决方案使用多个某中心服务共同创建可扩展的ML开发环境：
- 深度学习容器提供具有优化ML框架的预配置Docker镜像
- SageMaker托管的MLflow引入具有细粒度访问控制的增强模型注册功能
- 弹性容器注册表存储和管理容器镜像
- 简单存储服务存储输入和输出工件
- 弹性计算云运行深度学习容器
工作流程包含以下步骤：
- 开发用于鲍鱼年龄预测的TensorFlow神经网络模型，在模型代码中集成SageMaker托管MLflow跟踪功能
- 从某中心公共ECR存储库拉取优化的TensorFlow训练容器
- 配置具有访问MLflow跟踪服务器权限的EC2实例
- 在EC2上运行的容器内执行训练过程，将模型工件存储在S3中，并将实验结果记录到MLflow
- 通过MLflow UI比较实验结果
实施要求
要遵循本教程，请确保满足以下先决条件：
- 已启用计费功能的某中心账户
- 运行Ubuntu 20.4或更高版本的EC2实例，具有至少20 GB可用磁盘空间
- EC2实例上安装的最新Docker版本
- AWS命令行界面2.0或更高版本
- 具有适当权限的IAM角色
- 已设置的SageMaker Studio域
- 在SageMaker AI中设置的托管MLflow跟踪服务器
成本考虑
以下资源会产生费用：
- 弹性计算云按需实例 - 参考实例大小和部署区域
- SageMaker托管MLflow - 跟踪和存储的按需定价
- 简单存储服务 - 存储和请求的定价
- SageMaker Studio - 使用UI不产生额外费用，但附加的EFS或EBS卷会产生成本
资源清理
完成以下步骤以清理资源：
- 删除MLflow跟踪服务器以避免持续产生费用
- 停止EC2实例以避免额外成本
- 从S3存储桶中删除训练数据、模型工件和MLflow实验数据
- 审查并清理为EC2实例创建的任何临时IAM角色
- 删除SageMaker Studio域
结论
深度学习容器和SageMaker托管MLflow为ML团队提供了平衡治理与灵活性的解决方案。这种集成帮助数据科学家无缝跟踪实验并部署模型进行推理，同时帮助管理员建立安全、可扩展的MLflow环境。组织现在可以使用深度学习容器或深度学习AMI来标准化其ML工作流程，同时满足特殊需求，最终以更大的控制力和效率加速从模型实验到业务影响的旅程。
这种集成在自定义和标准化之间提供了完美平衡，使团队能够在创新同时保持治理最佳实践。所有代码示例和实施细节都可在GitHub存储库中获取。