Publicado en: Nov 30, 2022
Amazon SageMaker Studio es un entorno de desarrollo integrado en su totalidad para machine learning que permite a los profesionales llevar a cabo cada paso del flujo de trabajo en esta tecnología, desde la preparación de los datos hasta la creación, el entrenamiento, el ajuste y la implementación de los modelos. Hoy, nos complace presentar una nueva capacidad en las cuadernos de SageMaker Studio, la cual permite la conversión automática del código de los cuadernos en trabajos listos para producción.
Cuando los científicos de datos y los desarrolladores traspasan sus cuadernos a producción, copian manualmente los fragmentos de código del cuaderno en un script, empaquetan el script con todas sus dependencias en un contenedor y luego programan el contenedor para que se ejecute como un trabajo. Además, si el trabajo debe ejecutarse según un cronograma, deben establecer, configurar y administrar una canalización de integración y entrega continuas (CI/CD) para automatizar sus implementaciones. Puede demorar semanas hasta configurar toda la infraestructura necesaria, lo que le quita tiempo a las actividades principales de desarrollo de ML. SageMaker Studio ahora permite a los profesionales de ML seleccionar un cuaderno y automatizarlo para que se ejecute como un trabajo en producción con solo unos pocos clics, directamente desde la interfaz visual de Studio. Una vez que se programa un trabajo, SageMaker Studio toma automáticamente la instantánea de todo el cuaderno, lo empaqueta junto con sus dependencias en un contenedor, crea la infraestructura, lo ejecuta como un trabajo automatizado y desaprovisiona la infraestructura al finalizar. Esto reduce el tiempo que se tarda en mover un cuadernos a la producción de semanas a horas.
Esta característica está disponible de forma general en todas las regiones comerciales de AWS donde SageMaker Studio está disponible. Para obtener más información, consulte este blog y la guía para desarrolladores de SageMaker Studio.