Veröffentlicht am: Jun 10, 2021
Amazon SageMaker Pipelines, der erste speziell entwickelte Service für kontinuierliche Integration und kontinuierliche Bereitstellung (CI/CD) für Machine Learning (ML), unterstützt ab jetzt einen neuen Rückrufschritt, der es Kunden ermöglicht, jede Aufgabe außerhalb von Amazon SageMaker als Schritt in der Modellerstellungs-Pipeline zu integrieren. Wenn ein Rückrufschritt ausgelöst wird, wird die aktuelle Ausführung einer SageMaker-Modellerstellungs-Pipeline angehalten und darauf gewartet, dass eine externe Aufgabe ein Aufgabentoken zurückgibt, das von SageMaker zu Beginn der Ausführung des Rückrufschritts generiert wurde. Sie können den Rückrufschritt nutzen, um Verarbeitungsaufgaben außerhalb von SageMaker einzubeziehen, z. B. Spark-Aufgaben, die auf einem Amazon-EMR-Cluster, oder eine Extract-Transform-Load(ETL)-Aufgabe in AWS Glue als Teil der SageMaker-Modellerstellungs-Pipeline.
Die neue Rückruffähigkeit in SageMaker Pipelines ermöglicht es Kunden, andere AWS-Services als Teil des ML-Workflows zu nutzen. Diese Funktion ist in allen Regionen verfügbar, in denen SageMaker-Pipelines verfügbar ist. Für weitere Informationen, siehe Dokumentationsseite.