Veröffentlicht am: Jul 27, 2021
Amazon SageMaker Pipelines ist der erste speziell entwickelte Service für kontinuierliche Integration und kontinuierliche Bereitstellung für maschinelles Lernen (ML). Er ist jetzt mit beliebten Quellcode-Repositories von Drittanbietern wie GitHub und BitBucket sowie dem Automatisierungstool für Softwareentwicklung Jenkins integriert. Die Kunden können nun dieselben Tools, die sie für die Verwaltung des Softwareentwicklungslebenszyklus verwenden, auch für die Erstellung und Bereitstellung von ML-Modellen nutzen. Somit müssen keine neuen Tools für die Verwaltung des ML-Lebenszyklus eingeführt und die ML-Projekte nicht beschleunigt werden.
Kunden können ihre SageMaker-Projekte so konfigurieren, dass sie GitHub und BitBucket als Quellcode-Repositories nutzen und die Ausführung der SageMaker-Modellerstellungspipeline auslösen, sobald Code in diese Repositories eingecheckt wird. Außerdem können sie ihre Projekte so konfigurieren, dass der gesamte Workflow, vom Auslösen der SageMaker-Modellerstellungspipeline bis zum Einsatz der Modelle an SageMaker-Inferenzendpunkten, mit Jenkins automatisiert wird.
Als Erstes sollten Sie ein neues SageMaker-Projekt über SageMaker Studio oder die Befehlszeilenschnittstelle erstellen und dabei die neuen Projektvorlagen verwenden, die eine sofortige Integration mit diesen Tools von Drittanbietern ermöglichen. Weitere Informationen finden Sie auf unserer Dokumentationsseite.