Ce billet explique comment créer un portail personnalisé avec l'interface utilisateur des applications SageMaker AI MLflow intégrées. Il aborde l'architecture React/Flask, le déploiement via AWS CDK, l'authentification SigV4 et les aspects de sécurité.
Ce billet démontre comment construire un service de proxy MLflow sécurisé basé sur Flask pour un accès HTTPS à Amazon SageMaker MLflow sans nécessiter le SDK. Cette solution est destinée aux organisations en transformation cloud souhaitant préserver leurs workflows ML existants tout en adoptant des services cloud-natifs.
Les applications MLflow d'Amazon SageMaker AI prennent désormais en charge MLflow version 3.10, offrant des capacités améliorées pour le développement de l'IA générative et un suivi simplifié des expériences. Cette mise à jour introduit de nouvelles fonctionnalités puissantes pour l'observabilité et l'évaluation dans les flux de travail d'IA générative.