投稿日: Apr 25, 2023
Amazon SageMaker Python SDK は、Amazon SageMaker で機械学習モデルをトレーニングおよびデプロイするためのオープンソースライブラリです。SageMaker Python SDK により、データサイエンティストは、好みの IDE やローカルノートブックで作成したローカルの機械学習 (ML) コードを、関連するランタイムの依存関係と一緒に最小限のコード変更で大規模な ML モデルトレーニングジョブとして実行できるようになりました。
データサイエンティストはローカルの ML コードに 1 行のコード (Python デコレータ) を追加するだけでよく、SageMaker Python SDK はコード、データセット、ワークスペース環境のセットアップを SageMaker トレーニングジョブとして実行します。このデコレータモードを使用すると、カスタムコード構築や環境変数管理の必要性が減るため、データサイエンティストが SageMaker で ML ワークフローをより簡単に開始できるようになります。さらに、ローカルコードからジョブへのエクスペリエンスが強化されたことで、ローカルランタイムの自動キャプチャとレプリケーションを介したコンテナ管理にかかる時間が短縮され、データサイエンティストは本番稼働級のジョブでローカル環境の再構築に費やす時間を減らすことができます。
この機能は、Amazon SageMaker Python SDK が利用可能なリージョンすべてで利用可能です。新機能の使用を開始するには、Amazon SageMaker のドキュメント、Amazon SageMaker Python SDK のガイド、SageMaker モデルトレーニングのページをご覧ください。
サンプルの確認や、ローカルコードからトレーニングジョブに変換する SDK インターフェイスの使用方法について詳しく知りたい場合は、ML ブログにアクセスし、SageMaker Python SDK リポジトリのサンプルノートブックをご確認ください。