Veröffentlicht am: Nov 7, 2019
Das AWS Step Functions Data Science Software Development Kit (SDK) ist eine Open-Source-Bibliothek, mit der Sie auf einfache Weise Workflows erstellen können, die Daten vorverarbeiten und dann maschinelle Lernmodelle mit Amazon SageMaker und AWS Step Functions trainieren und veröffentlichen. Sie können in Python Workflows für maschinelles Lernen erstellen, die die AWS-Infrastruktur skalierbar arrangieren, ohne die AWS-Dienste separat bereitstellen und integrieren zu müssen.
AWS Step Functions ist ein serverloser Orchestrierungsdienst, mit dem Sie aus AWS-Diensten wie Amazon SageMaker, AWS Glue und AWS Lambda robuste Workflows erstellen können. Amazon SageMaker ermöglicht Ihnen das schnelle Erstellen, Trainieren und Bereitstellen von Machine Learning-Modellen. Mit dem neuen Data Science SDK können Sie mit den bevorzugten Tools der Data Scientists - Python und Jupyter Notebooks - ganz einfach Workflows, auch Pipelines genannt, auf der AWS-Infrastruktur erstellen.
Mit dem Data Science SDK können Sie End-to-End-Data-Science-Workflows erstellen und visualisieren, die Aufgaben wie die Datenvorverarbeitung auf AWS Glue und Modelltraining, Hyperparameter-Tuning und die Endpunkterstellung auf Amazon Sagemaker durchführen. Sie können die Workflows in der Produktion wiederverwenden, indem Sie AWS CloudFormation-Vorlagen exportieren.
Das Data Science SDK ist Preis von AWS Step Functions ohne Zusatzkosten enthalten und ist in allen Regionen verfügbar, in denen sowohl AWS Step Functions als auch Amazon SageMaker angeboten werden. Das SDK kann in Verbindung mit anderen Diensten wie AWS Glue und AWS Lambda in den unterstützten Regionen verwendet werden. Eine vollständige Liste der Regionen und Service-Angebote finden Sie unter AWS Regions.
Für Erste Schritte mit AWS Step Functions Data Science SDK laden Sie das Hello World Notebook von GitHub herunter oder öffnen Sie es von einer Notebook-Instanz auf Amazon SageMaker.
Hier erfahren Sie mehr:
- Weitere Informationen über AWS Step Functions Data Science SDK finden Sie in der technischen Dokumentation und GitHub.
- Sehen Sie sich Step Functions Jupyter Sample Notebooks auf Amazon SageMaker an.