Este post ensina a construir um portal personalizado com UI de aplicativos SageMaker AI MLflow incorporados. Ele detalha a arquitetura React/Flask, implantação via AWS CDK, autenticação SigV4 e considerações de segurança.
Esta postagem demonstra como construir um serviço de proxy MLflow seguro baseado em Flask para acesso HTTPS ao Amazon SageMaker MLflow sem o SDK. A solução é para organizações em transformação na nuvem que desejam preservar fluxos de trabalho ML existentes ao adotar serviços nativos da nuvem.
Amazon SageMaker AI MLflow Apps agora suporta a versão 3.10 do MLflow, introduzindo recursos aprimorados para o desenvolvimento de IA generativa e rastreamento simplificado de experimentos. Esta atualização oferece novas capacidades para observabilidade e avaliação em fluxos de trabalho de IA generativa.