Veröffentlicht am: Dec 3, 2019
Amazon SageMaker Processing ist eine neue Funktion von Amazon SageMaker zum Ausführen von Vor- oder Nachverarbeitungs- sowie Modellauswertungs-Workloads mit einer vollständig verwalteten Erfahrung.
Datenvor- oder Nachbearbeitungs- und Modellauswertungsschritte sind ein wichtiger Bestandteil des typischen Machine Learning (ML)-Workflows. In der Regel werden diese Aufgaben auf einer separaten Infrastruktur ausgeführt. Die Verwaltung und Skalierung dieser Infrastruktur über mehrere Benutzer hinweg ist anspruchsvoll und teuer. Der Einsatz verschiedener Tools, um dies zu erreichen, erfordert viel Arbeit, was dazu führt, dass Entwickler und Daten-Wissenschaftler viel Zeit damit verbringen, die Infrastruktur auf Leistung und Skalierung abzustimmen.
Mit Amazon SageMaker Processing können Kunden Analyseaufgaben für die Datenentwicklung und Modellauswertung auf Amazon SageMaker einfach und maßstabsgetreu ausführen. In Kombination mit anderen wichtigen ML-Aufgaben wie Schulung und Hosting ermöglicht SageMaker Processing Kunden die Vorteile einer vollständig verwalteten Umgebung mit allen Sicherheits- und Compliance-Garantien, die in Amazon SageMaker integriert sind. Mit Amazon SageMaker Processing haben Kunden die Flexibilität, die integrierten Datenverarbeitungscontainer zu verwenden oder eigene Container mitzubringen und benutzerdefinierte Aufgaben für die Ausführung auf verwalteter Infrastruktur zu übermitteln. Nach der Übermittlung startet Amazon SageMaker die Compute-Instances, verarbeitet und analysiert die Eingabedaten und gibt die Ressourcen nach Abschluss frei.
Amazon SageMaker Processing ist jetzt allgemein in allen globalen AWS-Regionen verfügbar, in denen Amazon SageMaker verfügbar ist. Lesen Sie die Dokumentation für weitere Informationen und für Beispiel-Notebooks. Um zu erfahren, wie Sie die Funktion verwenden, besuchen Sie den Blogbeitrag.