Publié le: Dec 3, 2019
Amazon SageMaker Processing est une nouvelle fonctionnalité entièrement gérée d’Amazon SageMaker dédiée à l’exécution de charges de travail de pré- et post-traitement et d’évaluation de modèles.
Le pré- et post-traitement et l’évaluation de modèles sont des étapes importantes du flux de travail typique du machine learning (ML). Généralement, ces tâches sont exécutées sur une infrastructure distincte. Gérer et dimensionner cette infrastructure entre plusieurs utilisateurs est un processus complexe et onéreux. L’utilisation de divers outils afin de réussir à mettre cela en place demande un gros et long travail de la part des développeurs et spécialistes des données dans le but de configurer les performances et le dimensionnement de l’infrastructure.
Amazon SageMaker Processing permet aux clients d’exécuter facilement et à l’échelle des tâches analytiques concernant l’ingénierie des données et l’évaluation des modèles sur Amazon SageMaker. Associé à d’autres tâches ML importantes comme la formation ou l’hébergement, SageMaker Processing permet aux clients de profiter d’un environnement géré disposant de toutes les garanties de sécurité et de conformité incluses dans Amazon SageMaker. Avec Amazon SageMaker Processing, les clients peuvent choisir d’utiliser les conteneurs de traitement de données intégrés ou d’importer leurs propres conteneurs et d’envoyer les tâches personnalisées à exécuter sur l’infrastructure gérée. Une fois que les tâches ont été envoyées, Amazon SageMaker lance les instances de calcul, traite et analyse les données d’entrée, et présente les ressources une fois le processus terminé.
Amazon SageMaker Processing est disponible au public dans toutes les régions AWS où Amazon SageMaker est désormais disponible. Consultez la documentation pour en savoir plus et pour voir des exemples de bloc-notes. Pour apprendre à utiliser cette fonctionnalité, lisez notre article de blog.