投稿日: Nov 30, 2022
Amazon SageMaker Studio は、機械学習 (ML) 用の完全統合開発環境 (IDE) です。機械学習の実践者はこのサービスを使用して、データの準備からモデルの構築、トレーニング、チューニング、デプロイまで、機械学習ワークフローのすべてのステップを実行できます。本日、SageMaker Studio ノートブックの新機能として、ノートブックコードから本番対応ジョブへの自動変換が可能になったことを発表します。
データサイエンティストやデベロッパーは、ノートブックを本稼働へ移行する場合、ノートブックからコードスニペットを手作業でスクリプトにコピーし、そのスクリプトとすべての依存関係をコンテナにパッケージし、コンテナをジョブとして実行するようにスケジュールしています。さらに、ジョブをスケジュールどおりに実行する必要がある場合、デプロイを自動化するための継続的インテグレーションと継続的デリバリー (CI/CD) のパイプラインを設定し、構成し、管理する必要があります。必要なインフラストラクチャをすべてセットアップするのに数週間かかることもあり、機械学習の本質的な開発に費やすべき時間が奪われてしまいます。SageMaker Studio では、機械学習の実践者がノートブックを選択し、Studio のビジュアルインターフェイスから数回クリックするだけで、そのような作業を本番環境でジョブとして実行するよう自動化できるようになりました。ジョブがスケジュールされると、SageMaker Studio は自動的にノートブック全体のスナップショットを取得し、依存関係とともにコンテナにパッケージ化し、インフラストラクチャを構築します。そして、ノートブックを自動ジョブとして実行し、ジョブ完了時にインフラストラクチャをプロビジョニング解除します。この自動化により、ノートブックの本番環境への移行にかかる時間を数週間から数時間に短縮できます。