基于 Amazon SageMaker 的低成本 CI/CD 系统最佳实践包括以下几个方面：
使用 Amazon SageMaker 内置的 Jupyter Notebook 或 Python 环境，以降低部署和配置成本。
使用 Docker 容器化，简化部署过程，并确保环境一致性。
使用 Amazon SageMaker Notebook instance 或 Amazon EC2 实例进行训练和部署，以降低成本。
使用 Amazon SageMaker Model Monitor 监控模型性能，以提高系统可靠性。
使用 Amazon SageMaker Debugger 调试模型，以快速定位和解决问题。
使用 Amazon SageMaker 的自动调优功能，以提高模型性能和降低调优成本。
使用 Amazon SageMaker 的生命周期管理功能，以简化模型部署和升级过程。
要使用基于 Amazon SageMaker 的低成本 CI/CD 系统，您可以遵循以下步骤：
创建 Amazon SageMaker 实例，并配置所需的资源和环境。
创建 Docker 容器，并将其上传到 Amazon ECR。
编写 Jupyter Notebook 或 Python 脚本，实现模型训练和部署。
使用 Amazon SageMaker Trainer 或 Estimator 训练模型。
使用 Amazon SageMaker Deployer 将模型部署到生产环境。
使用 Amazon SageMaker Model Monitor 监控模型性能。
使用 Amazon SageMaker Debugger 调试模型。
使用 Amazon SageMaker 的自动调优功能优化模型性能。
使用 Amazon SageMaker 的生命周期管理功能管理模型版本和升级。
推荐 Demo：
以下是一个使用 Amazon SageMaker 和 Jupyter Notebook 实现低成本 CI/CD 的示例：
import os
import json
from sagemaker import get_execution_role
from sagemaker.amazon import AmazonSageMaker
from sagemaker.common import SageMakerSharedLearningPaths
获取执行角色
role = get_execution_role()
创建并配置 Amazon SageMaker 实例
sagemaker_instance = AmazonSageMaker(
role_arn=role,
instance_type="ml.m4.xlarge",
instance_count=1,
volume_size_in_gb=50,
max_runtime_in_seconds=3600,
base_job_name="my-base-job",
output_path="s3://my-sagemaker-output/",
sagemaker_shared_learning_paths=SageMakerSharedLearningPaths(
code_dir="s3://my-sagemaker-code/",
artifacts_dir="s3://my-sagemaker-artifacts/",
),
)
创建并运行 Jupyter Notebook
notebook_name = "my-sagemaker-notebook"
notebook_instance = sagemaker_instance.create_notebook_instance(
notebook_name=notebook_name,
notebook_instance_type="ml.m4.xlarge",
volume_size_in_gb=50,
max_runtime_in_seconds=3600,
)
编写 Jupyter Notebook
os.system(
f"sagemaker-runtime-python {notebook_instance.instance_arn} -- NotebookApp.iopub_data_rate_limit=1.0e10 "
f"-- NotebookApp.output_data_rate_limit=1.0e10 "
f"-- /opt/conda/bin/python /tmp/my-sagemaker-notebook.ipynb"
)
部署模型
model_name = "my-sagemaker-model"
sagemaker_instance.deploy_model(
model_name=model_name,
model_version="1",
instance_type="ml.m4.xlarge",
instance_count=1,
