Publicado: Jun 24, 2021
A framework AWS Serverless Application Model (AWS SAM) lança quatro novos modelos para criar aplicações baseadas em inferências de machine learning no AWS Lambda. Agora, os clientes podem aproveitar esses modelos como ponto de partida para criar, testar e implantar suas aplicações de ML sem servidor com base em contêiner.
Os clientes podem acessar os modelos de ML como modelos de início rápido a partir de um comando init na CLI do AWS SAM. Ao selecionar “Imagem” como tipo de pacote e “python3.8-base” como imagem base, os clientes poderão escolher um modelo de inferência de ML para a framework de sua escolha. Estamos oferecendo modelos para as frameworks TensorFlow, PyTorch, XGBoost e Scikit-Learn. Cada modelo gerará uma aplicação sem servidor totalmente funcional para classificar dígitos manuscritos, e modelos iniciais estão incluídos. A aplicação aproveita uma função do AWS Lambda para realizar inferências e um endpoint do Amazon API Gateway para expor essa funcionalidade como um serviço RESTful. Os clientes podem usar esses modelos como ponto de partida para suas aplicações de ML e, em seguida, adaptá-los adicionando seu próprio modelo ou código.
Para começar, leia o Blog de computação da AWS e explore o repositório de modelos da CLI do SAM no GitHub. Para saber mais sobre o AWS SAM, acesse a documentação do AWS Serverless Application Model.