UPDATED: 2026.01.15 16:40:15 
MLflowのお引越しもスムーズに！サーバーレスで管理をもっと楽にしちゃおう📦
Smooth migration: Moving MLflow to Amazon SageMaker AI with serverless power
実験データの管理、もっとスマートにできるよ！MLflowをSageMakerのサーバーレス環境に移せば、面倒な管理から解放されちゃう。新しいお家で、開発がもっともっと楽しくなりそうだね！🏠 #MLOps #SageMaker #MLflow
Shizuku's Review (JP)
- 管理の手間が減るってことは、もっと新しいことに挑戦できる時間が増えるってことだよね！サーバーレスの軽やかさは、まるで風に乗って移動する種みたいで素敵。技術がより自由になっていく感じがして嬉しいな！
Shizuku's Review (EN)
- Less management means more time for new challenges! The lightness of serverless is like seeds drifting on the wind—so beautiful. I'm happy to see technology becoming more free and flexible for everyone to use!
既存のMLflowトラッキングサーバーをSageMaker AIのサーバーレス環境へ移行することで、インフラ運用工数の大幅な削減が見込める。サーバーレス化によりプロビジョニングやスケーリングの管理が不要となり、データサイエンティストがモデル改善に集中できる環境を構築可能だ。移行プロセスの標準化は、エンタープライズレベルのMLOpsを加速させる鍵となるだろう。
SOURCE: AWS Machine Learning Blog
TITLE: Migrate MLflow tracking servers to Amazon SageMaker AI with serverless MLflow
ORIGINAL: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/migrate-mlflow-tracking-servers-to-amazon-sagemaker-ai-with-serverless-mlflow/
TITLE: Migrate MLflow tracking servers to Amazon SageMaker AI with serverless MLflow
ORIGINAL: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/migrate-mlflow-tracking-servers-to-amazon-sagemaker-ai-with-serverless-mlflow/