게시된 날짜: Aug 17, 2022
SageMaker Pipelines는 직접 SageMaker 통합을 활용하는 기계 학습 파이프라인을 구축할 수 있게 돕는 도구입니다. 이제 SageMaker Pipelines는 로컬 시스템(예: 사용자 컴퓨터)에서 파이프라인을 생성 및 테스트하는 것을 지원합니다. 이번 출시로 클라우드의 SageMaker에서 Sagemaker Pipelines 스크립트 및 매개변수를 실행하기 전에 로컬에서 호환성을 테스트할 수 있습니다. Sagemaker Pipelines 로컬 모드는 처리, 훈련, 변환, 모델, 조건 및 실패와 같은 단계를 지원합니다. 이러한 단계를 사용하면 기계 학습 워크플로의 다양한 엔터티를 유연하게 정의할 수 있습니다. Pipelines 로컬 모드를 사용하면 스크립트 및 파이프라인 정의의 오류를 빠르고 효율적으로 디버깅할 수 있습니다. 세션 업데이트를 통해 워크플로를 로컬 모드에서 Sagemaker 관리형 환경으로 원활하게 전환할 수 있습니다.
이 기능은 Amazon SageMaker가 제공되는 모든 AWS 리전에서 사용할 수 있습니다. 시작하려면 Amazon SageMaker Python SDK에서 새 로컬 모드 SageMaker 파이프라인을 생성하고 설명서 페이지를 방문하세요.