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# MLOp を実装する
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Amazon SageMaker AI は、継続的インテグレーションと継続的デプロイを使用して、機械学習モデルを本番環境に実装する機能をサポートしています。次のトピックでは、SageMaker AI を使用する際の MLOps インフラストラクチャの設定方法について説明します。

**Topics**
+ [MLOps を使用する理由](sagemaker-projects-why.md)
+ [SageMaker Experiments](experiments-mlops.md)
+ [SageMaker AI ワークフロー](workflows.md)
+ [Amazon SageMaker ML 系統追跡](lineage-tracking.md)
+ [Model Registry を使用したモデル登録デプロイ](model-registry.md)
+ [SageMaker AI でのモデルのデプロイ](model-deploy-mlops.md)
+ [SageMaker Model Monitor](model-monitor-mlops.md)
+ [SageMaker プロジェクトを使用した MLOps の自動化](sagemaker-projects.md)
+ [Amazon SageMaker AI MLOps のトラブルシューティング](mlopsfaq.md)