El almacén de características de Amazon SageMaker ahora es compatible con SageMaker Python SDK V3
El almacén de características de Amazon SageMaker ahora es compatible con la versión 3 del SDK de Python de SageMaker, que incluye nuevas capacidades de controles de acceso a Lake Formation y la configuración de propiedades de tablas de Apache Iceberg. El almacén de características es un repositorio completamente administrado para almacenar, compartir y administrar características para modelos de machine learning. Los científicos de datos ahora pueden usar las interfaces modernas y modulares del SDK v3 para administrar grupos de características con un control de acceso detallado y un almacenamiento sin conexión optimizado.
Los científicos de datos pueden usar la versión 3 del SDK de Python de SageMaker para administrar grupos de características con flujos de trabajo optimizados y menos código repetitivo. Con la integración de Lake Formation, los científicos de datos pueden aplicar el control de acceso a nivel de columnas y filas a los datos de los almacenes sin conexión mediante una configuración de suscripción al crear un grupo de características. Con la compatibilidad con las propiedades de Iceberg, los científicos de datos pueden configurar propiedades de tablas adicionales, como la compactación y la caducidad de las instantáneas, directamente a través del SDK para optimizar el almacenamiento y el rendimiento de las consultas. Estas capacidades permiten a los científicos de datos controlar el acceso a los datos de las características y optimizar el rendimiento del almacén sin conexión desde un único SDK sin tener que gestionar herramientas independientes.
Estas capacidades están disponibles en todas las regiones de AWS en las que esté disponible el almacén de características de Amazon SageMaker. Para empezar, instale SageMaker Python SDK v3.8.0 o una versión posterior. Para obtener más información, consulte Controles de acceso de Lake Formation y la documentación de administración de metadatos de Iceberg.