張貼日期: Jul 17, 2018
Amazon SageMaker 現在支援全受管的高輸送量批次轉換任務，以執行非即時推論。Amazon SageMaker 現有的機器學習模型可與這項全新功能完美搭配，且無需進行任何變更。
在此之前，若要分批處理資料以執行非即時推論，必須先將大型資料集分割成較小的資料區塊，並管理即時端點。不過從現在開始，客戶可利用全新的批次轉換功能，無需顧慮資料集的大小，在 Amazon SageMaker 中透過簡易的 API 呼叫處理批次任務。批次轉換任務可適用於多種資料集，從大至千兆位元組的資料到小型資料集皆可使用。SageMaker 會在任務開始之初負責管理資源佈建，並在任務結束時釋出資源。批次轉換任務輸出後，會存放在使用者選擇的 S3 儲存貯體。
美國東部 (維吉尼亞北部)、美國東部 (俄亥俄)、美國西部 (奧勒岡)、歐洲 (愛爾蘭)、歐洲 (法蘭克福)、亞太區域 (東京)、亞太區域 (首爾) 及亞太區域 (雪梨) 等 AWS 區域均已開放使用 Amazon SageMaker 批次轉換功能。更多 Amazon SageMaker 的相關資訊，請參閱這裡。