Canalizaciones de Amazon SageMaker ahora ofrece una interfaz de usuario de arrastrar y soltar para crear fácilmente flujos de trabajo de ML
Nos complace anunciar la disponibilidad general de una interfaz de usuario (UI) de arrastrar y soltar para Amazon SageMaker Pipelines. Los científicos de datos y los ingenieros de machine learning (ML) ahora pueden crear rápidamente un flujo de trabajo de IA y ML de extremo a extremo para entrenar, refinar, evaluar e implementar modelos sin necesidad de escribir código.
Los clientes utilizan las canalizaciones de Amazon SageMaker para automatizar miles de flujos de trabajo de ML, como el ajuste continuo o la experimentación de modelos básicos que impulsan las cargas de trabajo de IA generativa. Con este lanzamiento, los científicos de datos y los ingenieros de ML pueden acelerar el recorrido de estos flujos de trabajo de ML desde el prototipo hasta la producción, ya que no necesitan escribir un código para crear y configurar las canalizaciones de Amazon SageMaker. Simplemente pueden arrastrar y soltar varios pasos (por ejemplo, trabajos de cuaderno, trabajos de ajuste de LLM, puntos de enlace de inferencia) y conectarlos en la interfaz de usuario para crear un flujo de trabajo de ML. Los usuarios que ya hayan creado una canalización con el SDK de Python de Amazon SageMaker ahora pueden editarla en la interfaz de usuario. Esta capacidad de las canalizaciones de Amazon SageMaker permite a los usuarios iterar rápidamente los flujos de trabajo de ML y ejecutarlos a escala en producción decenas de miles de veces. Los científicos de datos y los ingenieros de ML también pueden supervisar y depurar todos los trabajos de ML orquestados a través de los flujos de trabajo dentro de la misma interfaz de usuario.
La interfaz de usuario de arrastrar y soltar para las canalizaciones de Amazon SageMaker está disponible en todas las regiones en las que Amazon SageMaker está disponible, excepto en las regiones de China y GovCloud (EE. UU.). Para empezar, consulte la guía para desarrolladores de canalizaciones de Amazon SageMaker.