Amazon SageMaker AI anuncia la capacidad MLFlow sin servidor para un desarrollo de IA más rápido
Amazon SageMaker AI ahora ofrece una capacidad de MLFlow sin servidor que se escala de forma dinámica para admitir las tareas de desarrollo de modelos de IA. Con MLFlow, los desarrolladores de IA pueden comenzar a rastrear, comparar y evaluar los experimentos sin esperar a que se configure la infraestructura.
A medida que los clientes de todos los sectores aceleran el desarrollo de la IA, necesitan capacidades para realizar un seguimiento de los experimentos, observar el comportamiento y evaluar el rendimiento de los modelos, las aplicaciones y los agentes de IA. Sin embargo, la administración de la infraestructura de MLFlow requiere que los administradores mantengan y escalen continuamente los servidores de seguimiento, tomen decisiones complejas de planificación de la capacidad e implementen instancias independientes para el aislamiento de datos. Esta carga de infraestructura desvía los recursos del desarrollo principal de la IA y crea cuellos de botella que afectan a la productividad y la rentabilidad del equipo.
Con esta actualización, MLFlow ahora escala dinámicamente para ofrecer un rendimiento rápido para las tareas de desarrollo de modelos exigentes e impredecibles, y luego desescala verticalmente durante el tiempo de inactividad. Los administradores también pueden mejorar la productividad al configurar el acceso entre cuentas mediante Resource Access Manager (RAM) para simplificar la colaboración más allá de los límites de la organización.
La función MLFlow sin servidor de Amazon SageMaker AI se ofrece sin costo adicional y funciona de forma nativa con las conocidas funciones de desarrollo de modelos de IA de Amazon SageMaker, como SageMaker AI JumpStart, SageMaker Model Registry y SageMaker Pipelines. Los clientes pueden acceder a la versión más reciente de MLFlow en Amazon SageMaker AI con actualizaciones de versión automáticas.
Amazon SageMaker AI con MLFlow ya está disponible en determinadas regiones de AWS. Para obtener más información, consulte la guía del usuario de Amazon SageMaker AI y el blog de noticias de AWS.