Publicado: Oct 3, 2019
Agora, você pode automatizar a execução e a implantação de fluxos de trabalho completos de machine learning usando a integração aprimorada do AWS Step Functions com o Amazon SageMaker.
O AWS Step Functions permite criar fluxos de trabalho resilientes usando produtos da AWS como AWS Glue, AWS Lambda e Amazon SageMaker. O Amazon SageMaker ajuda desenvolvedores e cientistas de dados a criar, treinar e implantar rapidamente modelos de machine learning. Agora, com a integração aprimorada, usuários do Amazon SageMaker podem automatizar o machine learning usando fluxos de trabalho sem servidor. Como parte de um fluxo de trabalho do Step Functions, você já pode executar ajustes de hiperparâmetros, tarefas de rotulagem personalizados e implantar modelos de ML na nuvem. Juntos, o Step Functions e o Amazon SageMaker podem aumentar a produtividade das equipes de ciência de dados e operar pipelines de ML em grande escala em ambientes de produção.
Para começar a usar, analise os exemplos de projetos de um clique que demonstram como criar fluxos de trabalho de ajuste de hiperparâmetros e do tipo treinar-modelar-transformar para começar a criar seu primeiro fluxo de trabalho de ML.
Para uma lista completa de regiões nas quais o AWS Step Functions é oferecido, consulte as regiões da AWS. Para saber mais:
- Implante um exemplo de projeto de um clique com integração entre o AWS Step Functions e o Amazon SageMaker
- Consulte o tópico Gerenciar trabalhos de treinamento do Amazon SageMaker com o Step Functions no Guia do desenvolvedor de funções do AWS Step Functions.