发布于: Oct 30, 2023
Amazon SageMaker 现在支持地理空间 Processing 作业，使数据科学家和机器学习工程师能够更轻松地运行全球级机器学习工作负载。要运行此类大规模工作负载，客户需要一个灵活的计算集群，可以从处理一个城市街区的数十个实例扩展到处理全球数千个实例。手动管理 DIY 计算集群既缓慢又昂贵。此外，构建和维护标准化的环境来访问、处理和可视化地理空间数据也非常复杂、耗时且昂贵。
通过此次发布，客户现在可以使用 SageMaker 的专用地理空间容器和 Processing 作业，获得简化的托管式集群创建和运行体验。使用 SageMaker 的标准化专用地理空间容器，您可以访问地理空间数据目录、使用开源算法或预训练的机器学习模型处理数据、在地图上可视化预测，并与其他团队成员协作。只需几行代码，您就能使用 SageMaker Processing 作业扩展地理空间工作负载。您只需指定一个脚本来定义工作负载、地理空间数据在 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 上的位置以及地理空间容器。SageMaker Processing 可以为您预置集群资源，以运行城市、国家/地区或全球规模的地理空间机器学习工作负载。
对 SageMaker Processing 作业中地理空间图像的支持现已在美国西部（俄勒冈州）区域全面推出。