Publié le: Apr 20, 2021

Aujourd'hui, Amazon Athena a annoncé la disponibilité générale d'une nouvelle fonctionnalité qui rend le travail avec des modèles de Machine Learning aussi simple que l'exécution d'une requête SQL. Vous pouvez désormais créer et déployer des modèles de Machine Learning dans Amazon SageMaker et utiliser des fonctions SQL dans Amazon Athena pour générer des prédictions à partir de vos modèles SageMaker. Les équipes d'analystes peuvent ainsi mettre à la disposition des utilisateurs et des analystes des informations issues de modèles sans avoir besoin d'outils et d'infrastructures spécialisés.

Amazon SageMaker est un service entièrement géré qui vous aide à préparer, créer, former et déployer des modèles de Machine Learning de haute qualité. Pour générer des inférences à partir d'un modèle SageMaker entraîné, les utilisateurs Amazon Athena doivent d'abord enregistrer le modèle et ses entrées au moyen de fonctions Athena SQL. Lorsque la requête est exécutée, les inférences du modèle sont générées et renvoyées à l'utilisateur en temps réel et avec une faible latence. Les utilisateurs peuvent exploiter leurs modèles Amazon SageMaker au moyen de la console Amazon Athena, du kit SDK, et de pilotes JDBC et ODBC.

Pour démarrer, consultez les ressources suivantes :