AWS Machine Learning：GS Caltex 用 SageMaker Canvas 和 Pipelines 将模型部署时间缩短至数小时

据 AWS Machine Learning 介绍，GS Caltex 把流程工程师在 SageMaker Canvas 中验证的模型交给 ML 工程师，通过 SageMaker Pipelines 进入生产。团队自动化了预处理、模型注册和批量推理的交接，避免了重复集成工作。GS Caltex 称，模型部署时间已从约一周缩短到数小时，并按 30 分钟间隔运行批量推理，降低了推理成本。