Publicado en: Nov 30, 2022
El Piloto automático de Amazon SageMaker, un servicio de machine learning (ML) con poco código que crea, entrena y ajusta automáticamente los mejores modelos de ML en función de sus datos, ahora está integrado con las canalizaciones de Amazon SageMaker, el primer servicio de integración y entrega continuas (CI/CD) especialmente diseñado para ML. Esto permite la automatización de un flujo de extremo a extremo de creación de modelos de ML con el Piloto automático de SageMaker e integrando modelos en pasos posteriores de CI/CD.
A partir de hoy, puede agregar un paso de entrenamiento automatizado (AutoMLStep) en las canalizaciones de SageMaker e invocar un experimento del Piloto automático de SageMaker con el modo de entrenamiento Ensemble. Como ejemplo, tomemos la creación de un flujo de trabajo de ML para entrenamiento y evaluación que se aplicará a un caso de uso de detección de fraude con las canalizaciones de SageMaker. Ahora puede ejecutar un experimento del Piloto automático de SageMaker con AutoMLStep, que ejecutará automáticamente varias pruebas para encontrar el mejor modelo en un conjunto de datos de entrada determinado. Después de crear el paquete de modelos para el mejor modelo mediante el paso CreateModel, se puede evaluar su rendimiento en los datos de prueba mediante el paso Transform dentro de las canalizaciones de SageMaker. Eventualmente, el modelo se puede registrar en el Registro de modelos de SageMaker mediante el paso RegisterModel.
La compatibilidad nativa con el Piloto automático de SageMaker como un paso dentro de las canalizaciones de SageMaker ahora está disponible en todas las regiones donde están disponibles las canalizaciones de SageMaker, excepto en las regiones de Amazon Web Services China (Pekín) y China (Ningxia). Para obtener más información sobre las canalizaciones de SageMaker y el Piloto automático de SageMaker, visite las páginas de estos productos.