게시된 날짜: Jun 2, 2020
오늘 Amazon SageMaker Components for Kubeflow Pipelines 공개 평가판 출시를 정식으로 발표합니다. Kubeflow Pipelines를 사용하는 기계 학습(ML) 개발자는 이제 기존 파이프라인 단계를 변환하여 SageMaker Components로 SageMaker에서 실행할 수 있습니다. 예를 들어 ML 팀에서는 SageMaker를 스팟 인스턴스에 관한 관리형 훈련에 활용할 수 있습니다. 이 경우 자동으로 S3에 대해 체크포인트를 모델링하도록 설정되므로 훈련을 일시 중지했다가 마지막으로 저장된 상태부터 훈련을 재개할 수 있습니다. 이외에 Kubeflow Pipelines에서 지원되는 SageMaker 기능으로는 기본 제공 알고리즘, 관리형 분산 훈련 및 하이퍼파라미터 튜닝 등이 있습니다. 또한 SageMaker는 파라미터 스왑 한 번만으로 인스턴스 유형을 변경할 수 있어 Kubernetes의 복잡한 Autoscaling 구성을 대신할 수 있습니다.
Amazon SageMaker는 고도의 가용성과 확장성을 겸비한 안정적인 완전관리형 서비스입니다. SageMaker는 Kubeflow Pipeline 환경을 실행하는 데 필요한 인프라를 간소화합니다. SageMaker Components for Kubeflow Pipelines는 현재 SageMaker Ground Truth, 훈련, 하이퍼파라미터 최적화, 모델 생성, 배치 추론 및 모델 엔드포인트 생성 작업 등을 지원합니다.