Machine Learning: Model Deployment Using Blue/Green Method (Traditional Chinese)

實驗室概觀

在本實驗室中，您將建立用於房價預測的機器學習模型，然後部署該模型進行即時推論。您將透過 Jupyter 筆記本與模型進行互動，以驗證它是否正常運作。然後，您將使用替代演算法訓練新模型，並透過藍/綠部署方法署該更新。最後，您會將所有流量從藍色環境轉移到綠色環境。

目標

完成此實驗室的第一部分後，您將能夠：

• 使用 Amazon SageMaker 部署機器學習模型
• 更新模型以使用不同的演算法
• 使用藍/綠部署方法部署更新的模型

先決條件

此實驗室的基本需求：

• 存取執行 Microsoft Windows、Mac OS X 或 Linux (Ubuntu、SuSE 或 Red Hat) 且配備 Wi-Fi 的筆記型電腦。使用 iPad 或平板電腦裝置無法存取此實驗室環境，但您可以使用這些裝置存取學生指南。
• Microsoft Windows 使用者注意：必須以管理員身分存取電腦
• 網際網路瀏覽器，例如 Chrome、Firefox 或 Internet Explorer 9 (不支援舊版 Internet Explorer)

持續時間

此實驗室大約需要 60 分鐘的時間。

此實驗室未使用的 AWS 服務

實驗室環境會停用此實驗室未使用的 AWS 服務。此外，此實驗室可使用的服務功能僅限於實驗室所需的功能。存取其他服務或執行此實驗室指南以外的動作時，將會發生錯誤。

實驗室環境

此實驗室環境由 Amazon Sagemaker 筆記本執行個體組成，其中包含預先載入的 Jupyter 筆記本和資料檔案。