Publicado en: May 8, 2024
Amazon SageMaker ahora se integra con Amazon DataZone, lo que facilita a los clientes el acceso a la infraestructura, los datos y los activos de machine learning (ML). Esta integración unificará la gobernanza de datos en todos los flujos de trabajo de datos y ML.
Los administradores de ML pueden configurar los controles y permisos de la infraestructura para los proyectos de ML en Amazon DataZone. Los miembros del proyecto pueden colaborar en casos de uso empresarial y compartir activos entre sí. Los científicos de datos y los ingenieros de ML pueden crear un entorno de SageMaker e iniciar su proceso de desarrollo en SageMaker Studio. Los científicos de datos y los ingenieros de ML también pueden buscar, descubrir y suscribirse a los datos y los activos de ML de su catálogo empresarial en SageMaker Studio. Pueden usar estos recursos para tareas de ML, como la preparación de datos, el entrenamiento de modelos y la ingeniería de características en SageMaker Studio y SageMaker Canvas. Al completar las tareas de ML, los científicos de datos y los ingenieros de ML pueden publicar datos, modelos y grupos de características en el catálogo comercial para garantizar la gobernabilidad y la capacidad de detección.
Esta integración es compatible en las siguientes regiones de AWS en las que SageMaker y Amazon DataZone están disponibles: Asia-Pacífico (Singapur), Asia-Pacífico (Sídney), Asia-Pacífico (Tokio), Canadá (centro), Europa (Fráncfort), Europa (Irlanda), Europa (Estocolmo), América del Sur (São Paulo), Este de EE. UU. (Ohio), Oeste de EE. UU. (Oregón) y Este de EE. UU. (Norte de Virginia).
Para obtener más información, consulte la página web de la gobernanza de ML de Amazon SageMaker y la guía para desarrolladores de Amazon SageMaker.