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SageMaker flujos de trabajo de IA
A medida que escala sus operaciones de aprendizaje automático (ML), puede utilizar los servicios de flujo de trabajo totalmente gestionados de Amazon SageMaker AI para implementar prácticas de integración e implementación continuas (CI/CD) para su ciclo de vida de aprendizaje automático. Con el SDK de Canalizaciones, puede elegir e integrar los pasos de la canalización en una solución unificada que automatiza el proceso de creación de modelos, desde la preparación de los datos hasta la implementación del modelo. En el caso de las arquitecturas basadas en Kubernetes, puede instalar operadores de IA en su clúster de Kubernetes para crear SageMaker trabajos de SageMaker IA de forma nativa mediante la API de Kubernetes y las herramientas de Kubernetes de línea de comandos, como. kubectl Con los componentes de IA para las canalizaciones de Kubeflow, puedes crear y supervisar trabajos de SageMaker IA nativos desde tus canalizaciones de Kubeflow. SageMaker Se puede acceder a los parámetros del trabajo, el estado y los resultados de la SageMaker IA desde la interfaz de usuario de Kubeflow Pipelines. Por último, si desea programar trabajos por lotes, puede utilizar la integración de colas de trabajos o el servicio de flujos de AWS Batch trabajo de Jupyter basado en cuadernos para iniciar ejecuciones independientes o regulares según el cronograma que usted defina.
En resumen, la IA ofrece las siguientes tecnologías de flujo de trabajo SageMaker :
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Canalizaciones: herramienta para crear y administrar canalizaciones de ML.
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Orquestación de Kubernetes: Operadores de SageMaker IA personalizados para su clúster de Kubernetes y componentes para Kubeflow Pipelines.
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SageMaker Trabajos de cuaderno: ejecuciones por lotes no interactivas bajo demanda o programadas de su cuaderno de Jupyter.
También puedes aprovechar otros servicios que se integran con SageMaker la IA para desarrollar tu flujo de trabajo. Las opciones incluyen los siguientes servicios:
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Flujos de trabajo de flujo
de aire: SageMaker APIs para exportar configuraciones para crear y gestionar flujos de trabajo de flujo de aire. -
AWS Step Functions
: Flujos de trabajo de aprendizaje automático de varios pasos en Python que organizan la infraestructura de SageMaker IA sin tener que aprovisionar los recursos por separado. -
AWS Batch: Envíe los trabajos de formación en SageMaker IA a una lista de AWS Batch trabajos, donde podrá priorizar y programar los trabajos para que se ejecuten en un entorno informático.
Para obtener más información sobre la gestión de la SageMaker formación y la inferencia, consulte Flujos de trabajo del SDK de Amazon SageMaker Python
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