投稿日: Jul 27, 2021
機械学習 (ML) 用に特別に構築された初の継続的インテグレーションおよび継続的デリバリー (CI/CD) サービスである Amazon SageMaker Pipelines が、GitHub や BitBucket などの一般的なサードパーティーのソースコードリポジトリとソフトウェア開発オートメーションツール Jenkins と統合できるようになりました。ML モデルの構築とデプロイの目的でソフトウェア開発ライフサイクルの管理に使用するものと同じツールを活用できるようになったので、ML ライフサイクルの管理と ML プロジェクトのスピードアップを行うために新しいツールを導入する必要がなくなりました。
お客様は、GitHub および BitBucket をソースコードリポジトリとして活用するように SageMaker Projects を構成して、コードをリポジトリにチェックインするたびに SageMaker モデル構築パイプラインの実行をトリガーすることができます。また、Jenkins を使用して SageMaker モデル構築パイプラインのトリガーから SageMaker 推論エンドポイントへのモデルのデプロイまでのワークフロー全体を自動化するようにプロジェクトを設定することもできます。
開始するには、これらのサードパーティーツールと直ちに統合できる新しいプロジェクトテンプレートを使用して、SageMaker Studio またはコマンドラインインターフェイスから新しい SageMaker プロジェクトを作成します。詳細については、ドキュメントページを参照してください。