Veröffentlicht am: Nov 30, 2022
Amazon SageMaker Studio ist eine vollständig integrierte Entwicklungsumgebung (IDE) für Machine Learning (ML), mit der ML Practitioners jeden Schritt des Machine-Learning-Workflows durchführen können, von der Datenvorbereitung bis zum Erstellen, Trainieren, Abstimmen und Bereitstellen von Modellen. Wir freuen uns, heute eine neue Funktion in SageMaker Studio-Notebooks ankündigen zu können, die die automatische Konvertierung von Notebook-Code in produktionsreife Aufträge ermöglicht.
Wenn Data Scientists und Entwickler ihre Notebooks in die Produktion überführen, kopieren sie die Code-Snippets aus dem Notebook manuell in ein Skript, verpacken das Skript mit all seinen Abhängigkeiten in einen Container und planen dann die Ausführung des Containers als Auftrag. Wenn der Auftrag nach einem Zeitplan ausgeführt werden soll, müssen sie außerdem eine Pipeline für kontinuierliche Integration und kontinuierliche Bereitstellung (CI/CD) einrichten, konfigurieren und verwalten, um ihre Bereitstellungen zu automatisieren. Es kann Wochen dauern, die gesamte erforderliche Infrastruktur einzurichten, wodurch weniger Zeit für die Kernaktivitäten der ML-Entwicklung zur Verfügung steht. Mit SageMaker Studio können ML-Practitioner jetzt ein Notebook auswählen und es mit wenigen Mausklicks automatisieren, um es direkt von der visuellen Studio-Oberfläche aus als Auftrag in der Produktion auszuführen. Sobald ein Auftrag geplant ist, erstellt SageMaker Studio automatisch einen Snapshot des gesamten Notebooks, verpackt es zusammen mit seinen Abhängigkeiten in einem Container, baut die Infrastruktur auf, führt das Notebook als automatisierten Auftrag aus und deaktiviert die Infrastruktur nach Beendigung des Auftrags, wodurch die Zeit, die für die Überführung eines Notebooks in die Produktion benötigt wird, von Wochen auf Stunden reduziert wird.
Diese Funktion ist allgemein in allen kommerziellen AWS-Regionen verfügbar, in denen SageMaker Studio verfügbar ist. Weitere Informationen finden Sie in diesem Blog und im Entwicklerhandbuch zu SageMaker Studio.