Publié le: Jun 7, 2023

AWS a annoncé aujourd'hui une nouvelle fonctionnalité dans SageMaker Pipelines, le service de gestion des flux de travail ML, qui permet aux utilisateurs d'exécuter les étapes souhaitées dans un pipeline en tant que sous-flux de travail. La nouvelle fonctionnalité, appelée Exécution sélective, vous permet d'exécuter les étapes que vous avez sélectionnées dans un pipeline tout en évitant de réexécuter l'intégralité du pipeline. En tant que scientifique des données, chercheur appliqué ou ingénieur ML travaillant sur un pipeline à des fins d'expérimentation et de déploiement de modèles de machine learning à grande échelle, vous pouvez utiliser cette fonctionnalité pour lancer l'exécution d'un pipeline selon les étapes de votre choix, gagner des heures sur le temps de traitement et simplifier la gestion du code utilisé pour les exécutions.

Lorsque vous itérez sur votre modèle de flux de travail ML dans SageMaker Pipelines, vous pouvez utiliser la fonction d'exécution sélective pour essayer différentes configurations de paramètres d'exécution tels que le type et le nombre d'instances. Vous pouvez sélectionner les étapes d'un pipeline et fournir toute exécution passée comme référence. Les résultats des étapes non sélectionnées sont extraits automatiquement de l'exécution de référence, ce qui évite de les réexécuter. Par conséquent, les exécutions sélectives vous permettent de gagner du temps et de réduire les coûts liés aux ressources d'infrastructure lorsque vous exécutez le flux de travail sur plusieurs itérations au cours des étapes d'expérimentation et de production d'un modèle de machine learning.

Vous pouvez lancer des exécutions sélectives dans des blocs-notes SageMaker Studio via PythonSDK et collaborer à l'aide d'un code partageable et répétable. La nouvelle fonctionnalité est accessible dans toutes les régions AWS publiques où SageMaker Pipelines est disponible. Pour en savoir plus sur Amazon SageMaker Pipelines, cliquez ici et consultez le guide détaillé du développeur dans la section Exécution sélective ici.