Amazon представила важные улучшения SDK для SageMaker, сделав процесс создания и развертывания ИИ-инференс-пайплайнов ещё проще и масштабируемее.
Обновлённый Amazon SageMaker Python SDK теперь поддерживает упрощённую интеграцию с JumpStart, а также добавляет новые инструменты для гибкой настройки скриптов и управления ресурсами. Это позволит разработчикам и исследователям эффективнее строить пайплайны для инференса, не вникая в технические тонкости инфраструктуры.
Одним из ключевых нововведений стал механизм ScriptConfig, позволяющий детально настраивать параметры запуска пользовательских скриптов без изменения кода контейнера. Это особенно важно при работе с кастомными моделями и специфичными зависимостями.
Также расширены возможности компонентов ModelBuilder и PredictorBuilder — теперь они позволяют управлять разными типами моделей, включая те, что создаются с использованием JumpStart, а также оптимизировать работу с различными типами хранилищ и эндпоинтов.
«Мы стремимся сделать машинное обучение доступным и гибким для всех категорий разработчиков», — заявили представители компании. По их словам, новая архитектура SDK уже доказала свою эффективность в пилотных проектах крупных клиентов из сферы финансов, ритейла и здравоохранения.
Эксперты отмечают, что такие улучшения могут существенно снизить порог входа в промышленную эксплуатацию ИИ-моделей, особенно для компаний, где важна скорость вывода решений на рынок.
