Fleet-wide computer vision lifecycle at the edge with SageMaker SDK v3

AWS Machine Learning Kiowa Jackson Langue de l'article original : Anglais

Résumé de la publication. Les conditions de AWS Machine Learning ne permettent pas de reproduire l'article en intégralité : retrouvez le texte complet sur le site d'origine.

Résumé de la source (Anglais)

Fleet-wide computer vision needs a model per camera, not one model for the whole fleet. This post presents a working Amazon SageMaker SDK v3 reference architecture that trains, quality-gates, compiles per-camera models with SageMaker Neo, and versions thousands of them, with an AWS Step Functions layer pacing fleet-scale retraining within account quotas.

Lire l'article complet

aws.amazon.com

Voir sur AWS Machine Learning (nouvel onglet)