Publicado: Dec 3, 2019
O Amazon SageMaker Processing é um novo recurso do Amazon SageMaker para executar cargas de trabalho de pré ou pós-processamento e avaliação de modelos com uma experiência totalmente gerenciada.
As etapas de pré ou pós-processamento de dados e avaliação de modelos são uma parte importante do fluxo de trabalho típico de machine learning (ML). Normalmente, essas tarefas são executadas em uma infraestrutura separada. Gerenciar e escalar essa infraestrutura em vários usuários é uma tarefa complexa e dispendiosa. O uso de diversas ferramentas para esse fim envolve um esforço considerável, o que faz com que os desenvolvedores e cientistas de dados gastem um tempo considerável com o ajuste da infraestrutura para performance e escala.
O Amazon SageMaker Processing permite que os clientes executem trabalhos analíticos para engenharia de dados e avaliação de modelos no Amazon SageMaker, com facilidade e em grande escala. Combinado com outras tarefas críticas de ML, o SageMaker Processing permite que os clientes aproveitem os benefícios de um ambiente totalmente gerenciado com todas as garantias de segurança e conformidade incorporadas ao Amazon SageMaker. Com o Amazon SageMaker Processing, os clientes têm a flexibilidade de usar os contêineres de processamento de dados incorporados ou de trazer seus próprios contêineres e enviar trabalhos personalizados para execução em infraestrutura gerenciada. Depois do envio, o Amazon SageMaker inicia as instâncias de computação, processa e analisa os dados de entrada e libera os recursos ao concluir.
O Amazon SageMaker Processing está disponível em todas as regiões globais da AWS em que o Amazon SageMaker é oferecido. Consulte a documentação para obter mais informações e blocos de anotações de amostra. Para saber como usar o recurso, verifique a publicação do blog.