注目のストーリー進行中
SageMaker SDK v3でエッジ向けCVモデルを運用
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これまでの経緯
報道より
AWSは、SageMaker Python SDK v3を使い、エッジ環境でカメラごとの外観検査モデルを学習・評価・登録するサンプルを公開した。カメラごとに異常検知モデルと欠陥分類モデルを学習し、品質ゲートを通過したモデルのみSageMaker Neoでコンパイルして登録する。合成データによるパイプライン1回の実行の計算コストは約$0.07である。
AWS Machine Learning Blogより
報道タイムライン
報道を追って、ストーリーのさまざまな側面を確認しましょう。
10月27日
- AWS Machine Learning BlogSageMaker SDK v3によるエッジ向けフリート全体のコンピュータビジョンモデルライフサイクル
AWSは、SageMaker Python SDK v3を使い、エッジ環境でカメラごとの外観検査モデルを学習・評価・登録するサンプルを公開した。カメラごとに異常検知モデルと欠陥分類モデルを学習し、品質ゲートを通過したモデルのみSageMaker Neoでコンパイルして登録する。合成データによるパイプライン1回の実行の計算コストは約$0.07である。
このニュースの注目度の推移
現在の注目度 6·比較可能なピーク 10（10月27日 04:00）·24時間の比較可能な増減 –
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