Amazon SageMaker Pipelines とは何ですか?
Amazon SageMaker Pipelines は、データの前処理からモデルモニタリングまで、機械学習 (ML) のすべての段階を自動化する、専用のワークフローオーケストレーションサービスです。直感的な UI と Python SDK により、繰り返し可能なエンドツーエンドの ML パイプラインを大規模に管理できます。複数の AWS サービスとのネイティブ統合により、MLOps 要件に基づいて ML ライフサイクルをカスタマイズできます。
SageMaker Pipelines のメリット
ML ワークフローの作成、再利用、スケジュール設定
使いやすい Amazon SageMaker Python SDK を使用して ML ワークフローを作成し、それを Amazon SageMaker Studio で視覚化します。SageMaker Pipelines のワークフローステップを再利用することで、より効率的で迅速にスケーリングできます。モデルを自動的に構築、テスト、登録、デプロイできる SageMaker Project テンプレートを使えば、すぐに使い始めることができます。
モデルの自動追跡
Amazon SageMaker Pipelines はワークフローのすべてのステップをログに記録し、トレーニングデータ、プラットフォーム構成、モデルパラメータ、学習勾配などのモデルコンポーネントの監査証跡を作成します。監査証跡を使用して、モデルを再作成し、コンプライアンス要件をサポートできます。
機械学習コードのリフトアンドシフト
1 行のコード (@step python デコレーター) を追加するか、ノートブック全体を実行することで、あらゆる ML Python コードを Amazon SageMaker の繰り返し可能なワークフローに変換します。Python アノテーションと新しいノートブックステップにより、他の AWS サービスを組み込んで、包括的なエンドツーエンドの ML ワークフローを実現できるようになり、拡張性が向上しました。
