張貼日期: Jun 2, 2020
今天，我們宣佈推出適用於 Kubeflow Pipeline 的 Amazon SageMaker 元件公開預覽版。使用 Kubeflow Pipeline 的機器學習 (ML) 開發人員可以將其現有管道步驟轉換為使用 SageMaker 元件在 SageMaker 上執行。例如，ML 團隊可以使用 SageMaker 在 Spot 執行個體上進行受管訓練，這會自動將模型檢查點設定為 S3，以便您可以暫停並從上次儲存的狀態恢復訓練。Kubeflow Pipeline 支援的其他 SageMaker 功能內建於演算法、受管分散式訓練和超參數調整中。此外，SageMaker 可以透過一次參數交換來變更執行個體類型，從而取代 Kubernetes 中復雜的自動擴展組態。
Amazon SageMaker 是一種高度可用、可擴展且可靠的全受管服務。SageMaker 簡化了執行 Kubeflow Pipeline 環境所需的基礎設施。適用於 Kubeflow Pipeline 的 SageMaker 元件目前支援 SageMaker Ground Truth、訓練、超參數最佳化、模型建立、批次推論和模型端點建立任務。