🏗️Exemple concret
Pipeline complet : SageMaker Data Wrangler pour nettoyer les données (sans code), SageMaker AutoML pour trouver le meilleur modèle automatiquement, SageMaker Model Registry pour versionner, SageMaker Endpoint pour servir l'API. Tout sans gérer d'infrastructure.
∑ Concept clé
Coût = instances EC2 (ml.m5.xlarge = ~0.23$/h) + stockage S3 + inférence endpoint (ml.t2.medium = ~0.05$/h)
🎯Quand l'utiliser ?
✓Projets ML AWS en production
✓Entraînement distribué sur grandes données
✓MLOps : versioning, CI/CD ML, monitoring de modèles
✅ Avantages
+Environnement géré : pas de serveurs à configurer
+Intégration native avec S3, Glue, Step Functions
+SageMaker Autopilot pour le no-code ML
⚠️ Limites
−Coûteux si les instances ne sont pas arrêtées
−Courbe d'apprentissage importante
−Vendor lock-in AWS
🛠️ Outils principaux
SageMaker Python SDK
SageMaker Studio (IDE web)
SageMaker Pipelines
SageMaker Feature Store
AWSMLMLOpsCloudDeep Learning