게시된 날짜: Jul 27, 2021
기계 학습(ML)을 위한 지속적 통합 및 지속적 전달(CI/CD) 용도의 최초 서비스인 Amazon SageMaker Pipelines는 이제 GitHub 및 BitBucket 같은 유명 서드 파티 소스 코드 리포지토리나 소프트웨어 개발 자동화 도구인 Jenkins와 통합됩니다. 고객은 이제 소프트웨어 개발 수명 주기를 관리하는 데 사용하던 것과 동일한 도구를 기계 학습 모델 구축 및 배포에도 사용할 수 있어, 기계 학습 수명 주기 관리와 프로젝트 가속화를 목적으로 새로운 도구를 채택할 필요성이 줄어들었습니다.
고객은 SageMaker 프로젝트를 구성해 GitHub와 BitBucket을 소스 코드 리포지토리로 활용하고 코드가 해당 리포지토리에 체크인될 때마다 SageMaker 모델 구축 파이프라인 실행을 트리거할 수 있습니다. 또한 프로젝트를 구성해, Jenkins를 사용하여 SageMaker 모델 구축 파이프라인 트리거부터 SageMaker 추론 엔드포인트에 모델 배포까지 전체 워크플로를 자동화할 수 있습니다.
시작하려면 SageMaker Studio에서 또는 명령줄 인터페이스에서 서드 파티 도구와의 통합을 기본적으로 제공하는 신규 프로젝트 템플릿을 사용하여 신규 SageMaker 프로젝트를 생성합니다. 자세히 알아보려면 설명서 페이지를 참조하세요.