投稿日: Jun 2, 2020
本日、Kubeflow Pipelines 用 Amazon SageMaker コンポーネントのパブリックプレビューを発表しました。Kubeflow Pipelines を使用する機械学習 (ML) 開発者は、SageMaker コンポーネントを使用して SageMaker で実行するように既存のパイプラインステップを変換することができます。たとえば、ML チームはスポットインスタンスのマネージドトレーニングを実行するために SageMaker を使用できます。これにより、モデルチェックポイントが S3 に自動でセットアップされ、一時停止して最後に保存された状態からトレーニングを再開できます。Kubeflow Pipeline でサポートされているその他の SageMaker 機能には、組み込みアルゴリズム、マネージド分散トレーニングやハイパーパラメータチューニングがあります。さらに、SageMaker は、Kubernetes の複雑な自動スケーリング設定に代わり、1 つのパラメータスワップでインスタンスタイプを変更できます。
Amazon SageMaker はスケーラブルで信頼できる高可用性フルマネージド型サービスです。SageMaker は Kubeflow Pipeline 環境を実行するのに必要なインフラストラクチャを簡素化します。Kubeflow Pipelines 用 Amazon SageMaker コンポーネントは、現在、SageMaker Ground Truth、トレーニング、ハイパーパラメータ最適化、モデル作成、バッチ推論やモデルエンドポイント作成ジョブをサポートしています。
Kubeflow Pipelines 用 Amazon SageMaker コンポーネントのパブリックプレビューは、Amazon SageMaker が提供されているすべてのリージョンでご利用いただけます。詳細については、AWS リージョン表をご覧ください。使用開始するには、Kubeflow Pipelines 用 SageMaker コンポーネントのドキュメントページをご覧ください。