投稿日: Nov 17, 2022
Amazon SageMaker Autopilot にて、Amazon SageMaker Studio のバッチ/オフライン推論のサポートが開始されました。これにより、機械学習 (ML) モデルでバッチ予測を実行できるようになります。SageMaker Autopilot では、データに基づいて最適な機械学習モデルを自動的に構築、トレーニング、チューニングでき、ユーザーは完全な制御と可視性を維持できます。
これまでは、Amazon SageMaker Autopilot が作成した ML モデルにオフライン推論を実行する場合、まず DescribeAutoMLJob API を使用して SageMaker Autopilot の定義の候補を取得し、次に、これらのコンテナ定義を使って CreateModel API で SageMaker モデルを作成し、その後、CreateTransformJob API を使って SageMaker のトランスフォームジョブを作成し、これをプログラムを使って起動し、バッチ推論を取得していました。今後は SageMaker Autopilot の任意のモデルを選択すれば、SageMaker Studio 内でバッチ推論を開始できます。バッチ予測を実行するときは、入力と出力のデータ構成を提供し、バッチトランスフォームジョブを作成します。トランスフォームジョブが完了すると、予測に関する Amazon S3 のロケーションが出力されます。これで、プログラムモードに変換しなくても、Amazon SageMaker Studio からシームレスにオフラインで推論を実行できます。
使用を開始するには、Amazon SageMaker Studio を最新リリースに更新し、SageMaker Studio Launcher または API から SageMaker Autopilot を起動します。Studio の更新方法の詳細については、ドキュメントをご覧ください。
SageMaker Autopilot のバッチ推論は、SageMaker Autopilot が提供されているすべてのリージョン (中国を除く) でご利用いただけます。使用を開始するには、Creating an Experiment with Autopilot (Autopilot で実験を作成する) および SageMaker Autopilot API reference (SageMaker Autopilot API リファレンス) を参照してください。詳細については、SageMaker Autopilot の製品ページをご覧ください。