SageMaker Studio unterstützt jetzt den lokalen Modus und Docker

Veröffentlicht am: Dec 29, 2023

Amazon SageMaker Studio bietet integrierte Entwicklungsumgebungen (IDEs) für die Machine Learning (ML)-Entwicklung. Studio bietet Tools für die Datenaufbereitung, das Experimentieren und die Produktion, um die Produktivität zu steigern. Studio-Benutzer können Verarbeitungs-, Trainings-, Inferenz- und Batch-Transformationsaufträge in SageMaker jetzt lokal auf ihrer Studio-IDE-Instance ausführen. Benutzer können SageMaker-kompatible Docker-Images auch lokal in Studio-IDEs erstellen und testen. 

Datenwissenschaftler können ML-Modelle iterativ entwickeln und Codeänderungen schnell debuggen, ohne ihre IDE zu verlassen oder auf Remote-Rechenressourcen zu warten. Benutzer können kleine Aufträge lokal ausführen, um Implementierungen zu testen und die Ausgaben zu überprüfen, bevor vollständige Aufträge in der Cloud ausgeführt werden. Dies optimiert Arbeitsabläufe, indem sofortiges Feedback zu Codeänderungen gegeben wird und Probleme frühzeitig erkannt werden, ohne dass auf Cloud-Ressourcen gewartet werden muss. 

Darüber hinaus bietet Studio Local Mode jetzt Docker-Build- und -Run-Funktionen. Benutzer können Docker-Images mit ihrem Modellcode und ihren Abhängigkeiten direkt in Studio erstellen. Dies vereinfacht die Container-Erstellung, indem externe Docker-Installations- und -Build-Schritte vermieden werden. Nach der Erstellung können Container lokal ausgeführt werden, um Implementierungen vor der Bereitstellung in der Cloud zu validieren. Das Erstellen und Testen von Containern in Studio verbessert die Produktivität der Entwickler und beschleunigt den Weg zur Produktion. Die Docker-Build-Funktion ermöglicht auch die Wiederverwendung von Containern in verschiedenen Umgebungen. Lokal erstellte Container können unverändert in SageMaker für Training und Hosting bereitgestellt werden. Diese Einheitlichkeit beseitigt Probleme, die sich aus Unterschieden zwischen lokalen und Cloud-Umgebungen ergeben.