Amazon SageMaker Pipelines で ドラッグアンドドロップ UI が提供されるようになり、ML ワークフローを簡単に作成できます
本日、Amazon SageMaker Pipelines 向けのドラッグアンドドロップユーザーインターフェイス (UI) の一般提供が開始されたことを発表いたします。データサイエンティストと機械学習 (ML) エンジニアは、コードを記述せずにモデルのトレーニング、ファインチューニング、評価、デプロイを行うためのエンドツーエンドの AI/ML ワークフローをすばやく作成できるようになりました。
お客様は、Amazon SageMaker Pipelines を使用して、生成 AI ワークロードを強化する基盤モデルの継続的な微調整や実験など、何千もの ML ワークフローを自動化しています。今回のリリースにより、データサイエンティストと ML エンジニアは Amazon SageMaker Pipelines を作成して設定するためのコードを記述する必要がなくなるため、そのような ML ワークフローのプロトタイプから本番環境への移行が迅速化されます。さまざまなステップ (ノートブックジョブ、LLM 微調整ジョブ、推論エンドポイントなど) を UI 内でドラッグアンドドロップして接続するだけで ML ワークフローを作成できます。Amazon SageMaker Python SDK を使用してパイプラインを既に作成したユーザーは、UI 内でそのパイプラインを編集できるようになりました。この Amazon SageMaker Pipelines 機能により、ユーザーは ML ワークフローを迅速に反復処理し、本番環境で数万倍の規模で実行できます。データサイエンティストと ML エンジニアは、ワークフローによってオーケストレーションされたすべての ML ジョブを、同じ UI 内で監視およびデバッグすることもできます。
Amazon SageMaker Pipelines のドラッグアンドドロップ UI は、中国リージョンと GovCloud (米国) リージョンを除く、Amazon SageMaker が利用可能なすべてのリージョンで使用できます。開始するには、Amazon SageMaker Pipelines 開発者ガイドを参照してください。