Publié le: Jul 27, 2021
Amazon SageMaker Pipelines, le premier service d'intégration et de livraison continues (CI/CD) spécialement conçu pour le machine learning (ML), est désormais intégré à des référentiels de code source tiers populaires tels que GitHub et BitBucket; et à Jenkins, un outil d'automatisation du développement logiciel. Les clients peuvent désormais tirer parti des outils qu'ils utilisent déjà pour gérer leur cycle de développement logiciel afin de créer et de déployer des modèles ML. Ainsi, ils n'ont plus à adopter de nouveaux outils pour gérer le cycle de vie du ML et peuvent accélérer leurs projets de ML.
Les clients peuvent configurer leurs projets SageMaker pour tirer parti de GitHub et BitBucket comme référentiels de code source, et déclencher l'exécution du pipeline de création de modèles SageMaker chaque fois que du code y est enregistré. Ils peuvent également configurer leurs projets de sorte que l'ensemble du flux de travail (du déclenchement du pipeline de création de modèles SageMaker au déploiement des modèles sur les points de terminaison d'inférence SageMaker) soit automatisé à l'aide de Jenkins.
Pour commencer, créez un projet SageMaker à partir de SageMaker Studio ou de l'interface de ligne de commande en utilisant les nouveaux modèles de projet qui offrent une intégration prête à l'emploi avec ces outils tiers. Pour en savoir plus, consultez notre page de documentation.