La gestión de los flujos de trabajo de ModelOps se ha simplificado notablemente con la introducción de Amazon SageMaker AI Projects, que ahora ofrece la posibilidad de utilizar plantillas basadas en Amazon S3. Esta innovación permite a los equipos de ciencia de datos almacenar y administrar plantillas de proyectos de machine learning (ML) sin las complicaciones previamente asociadas al AWS Service Catalog, evitando así la necesidad de configuraciones complejas de carteras, productos y permisos que aumentaban la carga administrativa antes de comenzar a construir las tuberías de ML.
Gracias a las nuevas plantillas basadas en S3, los administradores pueden gestionar el ciclo de vida completo de las plantillas de AWS CloudFormation. Utilizando características familiares de S3, como la versión, políticas de ciclo de vida y replicación entre regiones, las organizaciones pueden ahora proporcionar plantillas de proyectos automatizadas, seguras y controladas por versiones a sus equipos de ciencia de datos, reduciendo significativamente la carga administrativa.
Amazon SageMaker AI Projects facilita la creación, compartición y administración de proyectos de ModelOps completamente configurados, organizando el código, los datos y los experimentos en un entorno estructurado que promueve la colaboración y la reproducibilidad. Cada proyecto puede incluir pipelines de integración y entrega continua (CI/CD), registros de modelos y configuraciones de despliegue, contribuyendo a estandarizar prácticas de ModelOps y acelerando el tiempo de obtención de valor.
Con las últimas mejoras, los administradores pueden almacenar y gestionar plantillas de proyectos de ML directamente en Amazon S3, ofreciendo una alternativa más flexible y eliminando la complejidad en comparación con el uso de Service Catalog. Esto potencia la consistencia y el cumplimiento de estándares internos a gran escala.
Además, la nueva funcionalidad de plantillas S3 permite a los equipos de ciencia de datos lanzar nuevos proyectos ModelOps a través de SageMaker AI, con una integración optimizada con repositorios de GitHub y GitHub Actions. Esto habilita el aprovisionamiento de un entorno de ML completamente funcional con un solo clic, disminuyendo considerablemente el tiempo y esfuerzo necesario para la configuración.
El uso de plantillas S3 también mejora la gobernanza y el cumplimiento de estándares organizacionales necesarios para la seguridad y gestión de recursos, permitiendo a los científicos de datos concentrarse en la resolución de problemas de ML sin preocuparse por aspectos infraestructurales.
En resumen, la introducción de plantillas S3 en Amazon SageMaker AI Projects representa un progreso significativo para simplificar la creación y gestión de proyectos de ModelOps. Esto proporciona a las organizaciones un enfoque más eficiente para operar en el ámbito del aprendizaje automático mientras mantienen los controles de gobernanza y seguridad adecuados.
