发布于: Nov 30, 2022
Amazon SageMaker Autopilot 是一项低代码机器学习 (ML) 服务，可以根据您的数据自动构建、训练和调整最佳模型，该服务现已与 Amazon SageMaker Pipelines 集成，后者是首个专为 ML 构建的持续集成和持续交付 (CI/CD) 服务。这使您能够实现以下端到端流程的自动化：使用 SageMaker Autopilot 构建 ML 模型并将模型集成到后续的 CI/CD 步骤中。
即日起，您可以在 SageMaker Pipelines 中添加自动训练步骤 (AutoMLStep)，并使用 Ensemble 训练模式调用 SageMaker Autopilot 实验。 举个例子，假设使用 SageMaker Pipelines 为欺诈检测使用案例构建一个训练和评估 ML 工作流。您现在可以使用 AutoML 步骤启动 SageMaker Autopilot 实验，该步骤将自动运行多个测试，从给定的输入数据集内找到最佳模型。使用 CreateModel 步骤创建最佳模型的模型包后，可以使用 SageMaker Pipelines 中的“转换”步骤评估测试数据的性能。最终，可以使用 RegisterModel 步骤将此模型注册到 SageMaker 模型注册表。
SageMaker Autopilot 的本地支持作为 SageMaker Pipelines 中的一个步骤发布，现已在所有提供 SageMaker Pipelines 的区域中推出，Amazon Web Services 中国（北京）区域和 Amazon Web Services 中国（宁夏）区域除外。要了解有关 SageMaker Pipelines 和 SageMaker Autopilot 的更多信息，请访问 SageMaker Pipelines 产品页面和 SageMaker Autopilot 产品页面。