Veröffentlicht am: Jun 9, 2022
Ab heute können Sie Funktionen schneller denn je in den Amazon SageMaker Feature Store exportieren – mit der neuen Exportfunktion, die in Amazon SageMaker Data Wrangler verfügbar ist. Amazon SageMaker Data Wrangler reduziert den Zeitaufwand für die Zusammenführung und Vorbereitung von Daten für Machine Learning (ML) von Wochen auf Minuten. Mit SageMaker Data Wrangler können Sie den Prozess der Datenvorbereitung und des Feature-Engineerings vereinfachen, und jeden Schritt des Datenvorbereitungs-Workflows, einschließlich der Datenauswahl, -Bereinigung, -Erkundung und -Visualisierung, über eine einzige visuelle Oberfläche abschließen. Mit dem Datenauswahl-Tool von SageMaker Data Wrangler können Sie schnell Daten aus mehreren Datenquellen wie Amazon S3, Amazon Athena, Amazon Redshift, AWS Lake Formation, Amazon SageMaker Feature Store und SnowFlake auswählen. Amazon SageMaker Feature Store ist ein speziell entwickeltes, vollständig verwaltetes Repository zum Speichern, Aktualisieren, Abrufen und gemeinsamen Nutzen von Machine Learning (ML)-Funktionen.
Ab heute können Sie mit Amazon SageMaker Data Wrangler Funktionen mit wenigen Klicks erstellen und in den Amazon SageMaker Feature Store exportieren. Bisher musste man für die Entwicklung von Funktionen und deren Export in einen Funktionsspeicher bei der Aufbereitung von Daten für das Machine Learning eine beträchtliche Menge an Code schreiben. Sie können jetzt Ihre Funktionen mit der visuellen Point-and-Click-Schnittstelle von SageMaker Data Wrangler entwickeln und Funktionen mit nur wenigen Klicks in den SageMaker Feature Store exportieren. Sie können jetzt auch ganz einfach Funktionsgruppen durchsuchen, neue Funktionsgruppen erstellen und Funktionsgruppen-Schemata validieren – das alles in SageMaker Data Wrangler.
Zum Einstieg in die neuen Funktionen von Amazon SageMaker Data Wrangler können Sie Amazon SageMaker Studio nach dem Upgrade auf die neueste Version öffnen und im Menü auf Datei > Neu > Fluss oder im SageMaker Studio Launcher auf „Neuer Datenfluss“ klicken. Weitere Informationen zu den neuen Funktionen finden Sie im Blog und in der Dokumentation.