Este post explica cómo construir un portal personalizado con la interfaz de usuario de aplicaciones SageMaker AI MLflow incrustadas. Cubre la arquitectura de React y Flask, la implementación con AWS CDK, la autenticación SigV4 y consideraciones de seguridad.
Esta publicación demuestra cómo construir un servicio de proxy MLflow seguro basado en Flask que proporciona acceso HTTPS a Amazon SageMaker MLflow sin el SDK. Esta solución es para organizaciones en transformación a la nube que desean preservar sus flujos de trabajo de ML existentes al adoptar servicios nativos de la nube.
Amazon SageMaker AI MLflow Apps ahora es compatible con MLflow versión 3.10, lo que aporta capacidades mejoradas para el desarrollo de IA generativa y un seguimiento simplificado de experimentos. Esta actualización introduce nuevas funciones potentes para la observabilidad y la evaluación en los flujos de trabajo de IA generativa.