<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?>
<oembed>
  <author_name>connehito-mkashiwagi</author_name>
  <author_url>https://blog.hatena.ne.jp/connehito-mkashiwagi/</author_url>
  <blog_title>コネヒト開発者ブログ</blog_title>
  <blog_url>https://tech.connehito.com/</blog_url>
  <categories>
    <anon>AWS</anon>
    <anon>ML</anon>
    <anon>MLOps</anon>
    <anon>SageMaker</anon>
  </categories>
  <description>皆さん，こんにちは！機械学習エンジニアの柏木（@asteriam）です． 今回は前回のエントリーに続いてその後編になります． tech.connehito.com はじめに 後編は前編でも紹介した通り以下の内容になります． 後編：SageMakerのリソースを用いてモデルのデプロイ（サービングシステムの構築）をStep Functionsのフローに組み込んだ話 モデル学習後の一連の流れで，推論を行うためにモデルのデプロイやエンドポイントの作成をStep Functionsで実装した内容になります． 今回紹介するのは下図の青枠箇所の内容になります． 検閲システムのアーキテクチャー概略図 目次 は…</description>
  <height>190</height>
  <html>&lt;iframe src=&quot;https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Ftech.connehito.com%2Fentry%2F2022%2F03%2F28%2F190436&quot; title=&quot;SageMakerとStep Functionsを用いた機械学習パイプラインで構築した検閲システム（後編） - コネヒト開発者ブログ&quot; class=&quot;embed-card embed-blogcard&quot; scrolling=&quot;no&quot; frameborder=&quot;0&quot; style=&quot;display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;&quot;&gt;&lt;/iframe&gt;</html>
  <image_url>https://cdn-ak.f.st-hatena.com/images/fotolife/c/connehito-mkashiwagi/20220324/20220324180220.png</image_url>
  <provider_name>Hatena Blog</provider_name>
  <provider_url>https://hatena.blog</provider_url>
  <published>2022-03-28 19:04:36</published>
  <title>SageMakerとStep Functionsを用いた機械学習パイプラインで構築した検閲システム（後編）</title>
  <type>rich</type>
  <url>https://tech.connehito.com/entry/2022/03/28/190436</url>
  <version>1.0</version>
  <width>100%</width>
</oembed>
