Publicado en: Dec 3, 2019
Procesamiento de Amazon SageMaker es una capacidad nueva de Amazon SageMaker para ejecutar cargas de trabajo de pre o posprocesamiento y de evaluación de modelos mediante una experiencia completamente administrada.
Los pasos de pre o posprocesamiento de datos y de evaluación de modelo son una parte importante del flujo de trabajo típico de aprendizaje automático (ML). Normalmente, estas tareas se ejecutan en una infraestructura separada. Administrar o escalar esta infraestructura a través de múltiples usuarios es difícil y costoso. El uso de diferentes herramientas para lograr esto implica un pesado trabajo, que hace que los desarrolladores y los científicos de datos destinen mucho tiempo a ajustar la infraestructura para el desempeño y la escala.
El procesamiento de Amazon SageMaker permite que los clientes ejecuten los trabajos de análisis para la ingeniería de datos y la evaluación de modelo en Amazon SageMaker de forma fácil y a escala. Combinado con otras tareas de ML críticas como el entrenamiento y el alojamiento, el Procesamiento de SageMaker permite que los clientes disfruten de los beneficios de un entorno completamente administrado con todas las garantías de seguridad y cumplimiento creado dentro de Amazon SageMaker. Con el Procesamiento de Amazon SageMaker, los clientes tienen la flexibilidad de utilizar los contenedores de procesamiento de datos integrados o traer sus propios contenedores y presentar trabajos personalizados para ejecutar sobre una infraestructura administrada. Una vez presentado, Amazon SageMaker pone en marcha las instancias de cálculo, procesa y analiza los datos de entrada y publica los recursos al finalizar.
El Procesamiento de Amazon SageMaker está disponible en todas las regiones de AWS globales donde Amazon SageMaker se encuentre ahora disponible. Visite la documentación para obtener más información y para las notebooks de muestra. Para obtener más información sobre cómo utilizar esta función visite la publicación del blog.