投稿日: Jun 7, 2023
本日、AWS は、機械学習ワークフローを管理するサービスである SageMaker Pipelines の新機能を発表しました。これにより、ユーザーはパイプライン内の必要なステップをサブワークフローとして実行できるようになります。選択的実行と呼ばれるこの新機能を使用すると、パイプライン全体を再実行しなくても、パイプライン内の選択したステップを実行することができます。データサイエンティスト、アプライドサイエンティスト、または機械学習モデルの大規模な実験とデプロイのためにパイプラインで繰り返し作業を行う機械学習エンジニアは、この機能を使用して希望するステップでパイプラインの実行を開始し、処理時間を短縮し、実行に使用するコードの管理を簡素化できます。
SageMaker Pipelines で機械学習モデルのワークフローを反復処理する際、選択的実行機能を使用して、インスタンスタイプや数などのランタイムパラメーターのさまざまな設定を試すことができます。パイプラインのステップを選択し、過去の実行をリファレンスとして提供することができます。選択されていないステップの出力はリファレンス実行から自動的に取得されるため、再実行の必要はありません。その結果、選択的実行によって、機械学習モデルの実験段階や本番段階でワークフローを複数回反復して実行する際、時間とインフラストラクチャリソースのコストを削減できます。