Inserito il: Dec 3, 2019
Amazon SageMaker Processing è una nuova capacità di Amazon SageMaker per eseguire carichi di lavoro di pre- o post-elaborazione e di valutazione dei modelli con un’esperienza completamente gestita.
Gli step di pre- o post-elaborazione dati e di valutazione dei modelli sono una parte importante del flusso di lavoro tipico del machine learning (ML). Generalmente, queste attività vengono eseguite in un’infrastruttura separata. La gestione e il dimensionamento di questa infrastruttura tra più utenti è una sfida difficile e costosa. L’utilizzo di vari strumenti per raggiungere questo obiettivo coinvolge molte variabili e porta gli sviluppatori e i data scientist a perdere parecchio tempo nell’infrastruttura per mettere a punto le prestazioni e il dimensionamento.
Amazon SageMaker Processing fa in modo che i clienti eseguano i lavori di analisi per l’ingegneria dei dati e la valutazione dei modelli all’interno di Amazon SageMaker e con facilità. In combinazione con altre attività importanti di ML come la formazione e l’hosting, SageMaker Processing permette ai clienti di sfruttare i vantaggi di un ambiente completamente gestito con tutte le garanzie di sicurezza e conformità di Amazon SageMaker. Con Amazon SageMaker Processing, i clienti sono più flessibili nell’utilizzo di container di elaborazione dati integrati o nel trasferimento dei loro container e l’invio di lavori personalizzati da eseguire sull’infrastruttura gestita. Una volta inviato, Amazon SageMaker lancia le istanze di calcolo, elabora e analizza i dati di input e offre risorse appena completate.
Amazon SageMaker Processing è ora disponibile in tutte le regioni globali AWS in cui Amazon SageMaker è ora disponibile. Visita la documentazione per ulteriori informazioni sui notebook esempio. Per saperne di più su come utilizzare le funzionalità, leggi il post sul blog.