Apprentissage automatique : déploiement de modèles à l'aide de la méthode blue/green (Français) | Machine Learning: Model Deployment Using Blue/Green Method (French)

Présentation de l'atelier

Au cours de cet atelier, vous allez créer un modèle d’apprentissage automatique pour les prédictions de prix immobiliers puis déployer ce modèle pour une inférence en temps réel. Vous allez interagir avec le modèle via le bloc-notes Jupyter pour vérifier son bon fonctionnement. Vous entraînerez ensuite un nouveau modèle à l'aide d'un autre algorithme et déploierez cette mise à jour par le biais du déploiement bleu/vert. Enfin, vous ferez passer tout le trafic de l’environnement bleu à l’environnement vert.

Objectifs

Après avoir terminé la première partie de cet atelier, vous serez en mesure d'effectuer les opérations suivantes :

• Déployer un modèle d’apprentissage automatique avec Amazon SageMaker.
• Mettre à jour un modèle pour utiliser un algorithme différent.
• Déployer un modèle mis à jour à l’aide d’une méthode de déploiement bleu/vert.

Prérequis

Cet atelier nécessite :

• Un accès à un ordinateur portable doté d'une connexion Wi-Fi et exécutant Microsoft Windows, Mac OS X ou Linux (Ubuntu, SuSE ou Red Hat). L'environnement de l’atelier n'est pas accessible depuis un iPad ou une tablette, mais vous pouvez utiliser ce type d'appareil pour accéder au guide de l'étudiant.
• Pour les utilisateurs de Microsoft Windows, un accès Administrateur à l'ordinateur
• Un navigateur Internet tel que Chrome, Firefox ou Internet Explorer 9 (les versions précédentes d'Internet Explorer ne sont pas prises en charge)

Durée

Cet atelier dure environ 60 minutes.

Services AWS non utilisés dans cet atelier

Les services AWS qui ne sont pas utilisés dans cet atelier sont désactivés dans l'environnement de l'atelier. En outre, les capacités des services utilisés dans cet atelier sont limitées à ce qui est requis pour l'atelier. Des erreurs surviendront en cas d'actions ou d'accès à des services autres que ceux qui sont nécessaires dans ce guide de l'atelier.

Environnement de l'atelier

Cet environnement de laboratoire se compose d'une instance de bloc-notes Amazon Sagemaker avec un bloc-notes Jupyter préchargé et un fichier de données.