投稿日: Oct 30, 2023
Amazon SageMaker は地理空間処理ジョブをサポートするようになり、データサイエンティストと機械学習エンジニアは地球規模の機械学習ワークロードを簡単に実行できるようになりました。このような大規模なワークロードを実行するには、都市ブロックを処理する数十のインスタンスから、地球規模の処理のための数千のインスタンスまで拡張できる柔軟なコンピューティングクラスターが必要です。コンピューティングクラスターを手動で管理するには、時間もコストもかかります。さらに、地理空間データへのアクセス、処理、可視化のための標準化された環境の構築と維持は複雑で時間とコストがかかります。
今回のリリースにより、お客様は SageMaker の専用地理空間コンテナを処理ジョブとともに使用できるようになり、クラスターの作成と実行を簡素化して管理できるようになりました。SageMaker の標準化された専用地理空間コンテナを使用すると、地理空間データカタログにアクセスし、オープンソースアルゴリズムまたは事前トレーニング済みの機械学習モデルを使用してデータを処理し、マップ上で予測を視覚化し、他のチームメンバーと共同作業することができます。わずか数行のコードで、SageMaker Processing ジョブを使用して地理空間ワークロードをスケールアウトできます。ワークロード、Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 上の地理空間データの場所、および地理空間コンテナを定義するスクリプトを指定するだけです。SageMaker Processing は、都市、国、または大陸規模の地理空間機械学習ワークロードを実行するためのクラスターリソースをプロビジョニングします。
SageMaker 処理ジョブ内の地理空間画像のサポートが、米国西部 (オレゴン) リージョンで一般提供されました。