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MLOps Engineering on AWS (E)

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Agenda

  • Security on AWS
    • Machine learning operations
    • Goals of MLOps
    • Communication
    • From DevOps to MLOps
    • ML workflow
    • Scope
    • MLOps view of ML workflow
    • MLOps cases
  • MLOps Development
    • Intro to build, train, and evaluate machine learning models
    • MLOps security
    • Automating
    • Apache Airflow
    • Kubernetes integration for MLOps
    • Amazon SageMaker for MLOps
    • Lab: Bring your own algorithm to an MLOps pipeline
    • Demonstration: Amazon SageMaker
    • Intro to build, train, and evaluate machine learning models
    • Lab: Code and serve your ML model with AWS CodeBuild
    • Activity: MLOps Action Plan Workbook
  • MLOps Deployment
    • Introduction to deployment operations
    • Model packaging
    • Inference
    • Lab: Deploy your model to production
    • SageMaker production variants
    • Deployment strategies
    • Deploying to the edge
    • Lab: Conduct A/B testing
    • Activity: MLOps Action Plan Workbook
  • Model Monitoring and Operations
    • Lab: Troubleshoot your pipeline
    • The importance of monitoring
    • Monitoring by design
    • Lab: Monitor your ML model
    • Human-in-the-loop
    • Amazon SageMaker Model Monitor
    • Demonstration: Amazon SageMaker Pipelines, Model Monitor, model registry, and Feature Store
    • Solving the Problem(s)
    • Activity: MLOps Action Plan Workbook
  • Wrap-up
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