Veröffentlicht am: Jun 24, 2021
Das AWS-Serverless-Anwenungsmodell (AWS SAM)-Framework bringt vier neue Vorlagen für die Erstellung von Machine-Learning-Inferenzanwendungen auf AWS Lambda auf den Markt. Kunden können diese Vorlagen jetzt als Ausgangspunkt zum Erstellen, Testen und Bereitstellen ihrer containerbasierten serverlosen ML-Anwendungen nutzen.
Kunden können über den Befehl AWS SAM CLI init commandauf die ML-Vorlagen als Schnellstartvorlagen zugreifen. Bei Auswahl von "Image" als Pakettyp und “python3.8-base” als Basisbild können Kunden eine ML-Rückschlussvorlage für das Framework ihrer Wahl auswählen. Wir bieten Vorlagen für die TensorFlow-, PyTorch-, XGBoost- und Scikit-Learn-Frameworks an. Jede Vorlage generiert eine voll funktionsfähige Serverless-Anwendung zum Klassifizieren von handschriftlichen Ziffern, und Startermodelle sind enthalten. Die Anwendung nutzt eine AWS Lambda-Funktion, um Rückschlüsse durchzuführen, und einen Amazon-API-Gateway-Endpunkt, um diese Funktionalität als RESTful-Dienst verfügbar zu machen. Kunden können diese Vorlagen als Ausgangspunkt für ihre ML-Anwendungen verwenden und sie dann durch Hinzufügen eines eigenen Modells oder Codes anpassen.
Um zu starten, lesen Sie den AWS Compute Blog und erkunden Sie das SAM CLI Vorlagen-Repository auf GitHub. Um mehr über AWS SAM zu erfahren, besuchen Sie dieDokumentation AWS Serverless-Anwendungsmodell.