投稿日: Nov 30, 2022
データに基づいて最適な機械学習 (ML) モデルを自動的に構築、トレーニング、調整するローコード ML サービスである Amazon SageMaker Autopilot が、ML 向けで最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) 専用サービスの Amazon SageMaker Pipelines に統合されました。これにより、SageMaker Autopilot を使用して ML モデルを構築し、それに続く CI/CD ステップにモデルを統合するエンドツーエンドフローを自動化できます。
本日より、SageMaker Pipelines に自動トレーニングステップ (AutoML ステップ) を追加し、アンサンブルトレーニングモードを備えた SageMaker Autopilot 実験を呼び出すことができるようになりました。 例えば、SageMaker Pipelines を用いた不正検出ユースケースとしてトレーニングおよび評価用の ML ワークフローを構築するとします。AutoML ステップを使って SageMaker Autopilot 実験を開始すると、与えられた入力データセットに対して最適なモデルを見つけるために自動的に複数の試行が実行されます。CreateModel ステップで最適なモデルのモデルパッケージを作成した後、SageMaker Pipelines の変換ステップでテストデータに対してそのパフォーマンスを評価できます。最終的にそのモデルは、RegisterModel ステップで SageMaker Model Registry に登録されます。
SageMaker Pipelines のステップとしての SageMaker Autopilot のネイティブサポートは、Amazon Web Services 中国 (北京) リージョンと Amazon Web Services 中国 (寧夏) リージョンを除く SageMaker Pipelines が利用可能なすべてのリージョンで利用できます。SageMaker Pipelines および SageMaker Autopilot の詳細については、SageMaker Pipelines 製品ページおよび SageMaker Autopilot 製品ページをご覧ください。