发布于: Jun 2, 2020
今天，我们宣布推出适用于 Kubeflow 管道的 Amazon SageMaker 组件公开预览版。使用 Kubeflow 管道的机器学习 (ML) 开发人员可以将其现有的管道步骤转换为在采用 SageMaker 组件的 SageMaker 上运行。例如，ML 团队可以使用 SageMaker 在 Spot 实例上进行托管训练，此类实例会自动为 S3 设置模型检查点，因此您可以从上一次保存的状态暂停及恢复训练。Kubeflow 管道中支持的其他 SageMaker 功能都基于算法、托管分布式训练和超参数调优。此外，SageMaker 还可以通过单次参数交换更改实例类型，替换 Kubernetes 中复杂的自动扩展配置。
Amazon SageMaker 是一种高度可用、可扩展且可靠的完全托管的服务。SageMaker 简化了运行 Kubeflow 管道环境所需的基础设施。适用于 Kubeflow 管道的 SageMaker 组件目前支持 SageMaker Ground Truth、训练、超参数优化、模型创建、批量推理和模型终端节点创建作业。