Publié le: Nov 30, 2022
Amazon SageMaker Studio est un environnement de développement entièrement intégré (IDE) dédié au machine learning (ML). Il permet aux professionnels du ML de maîtriser toutes les étapes du flux de travail de machine learning, de la préparation des données à la création, l'entraînement, l'ajustement et au déploiement des modèles. Aujourd'hui, nous sommes heureux d'annoncer une nouvelle fonctionnalité dans les blocs-notes SageMaker Studio, permettant de convertir automatiquement le code des blocs-notes en tâches prêtes pour la production.
Lorsque les scientifiques des données et les développeurs mettent leurs blocs-notes en production, ils copient manuellement les extraits de code du bloc-notes dans un script, rassemblent le script avec toutes ses dépendances dans un conteneur, puis planifient l'exécution du conteneur en tant que tâche. Par ailleurs, si la tâche doit être exécutée selon un calendrier, ils doivent mettre en place, configurer et gérer un pipeline d'intégration et livraison continues (CI/CD) pour automatiser leurs déploiements. La mise en place de l'infrastructure nécessaire peut nécessiter plusieurs semaines, ce qui prend du temps sur les activités principales de développement ML. SageMaker Studio permet désormais aux ingénieurs ML de sélectionner un bloc-notes et de l'automatiser pour qu'il s'exécute comme une tâche en production en quelques clics, directement depuis l'interface visuelle de Studio. Une fois qu'une tâche est planifiée, SageMaker Studio prend automatiquement un instantané de l'ensemble du bloc-notes, rassemble ses dépendances dans un conteneur, créée l'infrastructure, exécute le bloc-notes en tant que tâche automatisée et libère l'infrastructure à la fin de la tâche, ce qui réduit le temps nécessaire pour mettre un bloc-notes en production de plusieurs semaines à quelques heures.
Cette fonction est généralement disponible dans toutes les régions AWS où SageMaker Studio est proposé. Pour en savoir plus, consultez ce blog et le guide du développeur SageMaker Studio.