Publicado en: Nov 29, 2023
Los trabajos de cuaderno de Amazon SageMaker permiten a los científicos de datos ejecutar sus cuadernos a pedido o según un cronograma con unos pocos clics en Amazon SageMaker Studio, un IDE basado en la web para machine learning (ML). Hoy nos complace anunciar que puede ejecutar cuadernos como trabajos mediante programación a través de las API proporcionadas por las canalizaciones de SageMaker, el servicio de orquestación de flujos de trabajo de machine learning de SageMaker. Además, con estas API, puede crear un flujo de trabajo de machine learning de varios pasos con varios cuadernos dependientes.
Los científicos de datos pueden usar los Trabajos de cuaderno de SageMaker para casos prácticos, como la ejecución de blocs de notas de larga duración, la generación de informes recurrentes y para pasar de preparar pequeños conjuntos de datos de muestra a trabajar con macrodatos a escala de petabytes. Al pasar estos cuadernos a la fase de producción, los clientes necesitan soporte de API para ejecutar cuadernos de forma programática como parte de los flujos de trabajo de CI/CD. Este lanzamiento presenta el trabajo de cuaderno como un tipo de paso integrado al crear canalizaciones con Canalizaciones de Amazon SageMaker. Los clientes pueden aprovechar este paso de trabajo de cuaderno para ejecutar fácilmente los cuadernos como trabajos con solo unas pocas líneas de código mediante el SDK de Python de Amazon SageMaker. Además, los clientes también pueden unir varios cuadernos dependientes para crear un flujo de trabajo en forma de gráficos acíclicos dirigidos (DAG). Luego, los clientes pueden ejecutar estos trabajos de cuadernos o DAG, administrarlos y visualizarlos mediante Amazon SageMaker Studio.
Esta característica está disponible de forma general en todas las regiones comerciales de AWS donde Amazon SageMaker Studio está disponible. Para obtener más información, consulte la guía para desarrolladores de SageMaker Studio o el blog sobre características.