Publicado: Jul 27, 2021
O Amazon SageMaker Pipelines, o primeiro serviço de integração contínua e entrega contínua (CI/CD) para machine learning (ML), agora está integrado a repositórios de código-fonte populares de terceiros, como GitHub e BitBucket; e ferramenta de automação de desenvolvimento de software, o Jenkins. Os clientes agora podem aproveitar as mesmas ferramentas que usam para gerenciar o ciclo de vida de desenvolvimento de software para criar e implantar modelos de ML, eliminando a necessidade de adotar novas ferramentas para gerenciar o ciclo de vida de ML e acelerar seus projetos de ML.
Os clientes podem configurar seus projetos do SageMaker para aproveitar o GitHub e o BitBucket como seus repositórios de código-fonte e acionar a execução do pipeline de criação de modelo do SageMaker sempre que o código for verificado nesses repositórios. Eles também podem configurar seus projetos para que todo o fluxo de trabalho, desde o acionamento do pipeline de criação de modelo do SageMaker até a implantação de modelos em endpoints de inferência do SageMaker, seja automatizado usando o Jenkins.
Para começar a usar, crie um novo projeto do SageMaker no SageMaker Studio ou na interface de linha de comando usando os novos modelos de projeto que fornecem integração pronta para uso com essas ferramentas de terceiros. Para saber mais, acesse nossa página de documentação.