Paso 4. Crear la canalización

Tras definir la canalización de forma lógica, es hora de crear la infraestructura que la respalde. Este paso requiere, como mínimo, las siguientes capacidades:

• Almacenamiento, para alojar y gestionar las entradas y salidas de la canalización, incluidos el código, los artefactos del modelo y los datos utilizados en las ejecuciones de entrenamiento e inferencia.

• Computación (GPU o CPU), para el modelado y la inferencia, así como para el preprocesamiento y posprocesamiento de datos.

• Orquestación para gestionar los recursos que se utilizan y programar cualquier ejecución regular. Por ejemplo, el modelo podría reentrenarse periódicamente a medida que se disponga de nuevos datos.

• Registro y alertas para supervisar la precisión del modelo de canalización, el uso de los recursos y la solución de problemas.

Implementación con AWS CloudFormation

Para crear la canalización que utilizamosAWS CloudFormation, que es un AWS servicio para implementar y administrar la infraestructura como código. Las AWS CloudFormation plantillas incluyen la definición de Step Functions creada en el paso anterior con el SDK de Step Functions. Este paso incluye la creación de la instancia Step Functions gestionada por AWS, que se denomina máquina de estados Step Functions. En esta etapa no se crean recursos de entrenamiento e inferencia, ya que los trabajos de entrenamiento e inferencia se ejecutan a demanda, solo cuando se necesitan, como trabajos de SageMaker. Este paso también incluye la creación de AWS Identity and Access Management funciones (IAM) para ejecutar Step Functions, ejecutar SageMaker y leer y escribir desde Amazon S3.

Modificación de la salida del SDK de Step Functions

Tuvimos que hacer algunas modificaciones menores en el AWS CloudFormation resultado de la sección anterior. Usamos una simple coincidencia de cadenas de Python para hacer lo siguiente:

• Hemos añadido lógica para crear la Parameters sección de la AWS CloudFormation plantilla. Esto se debe a que queremos crear dos funciones y definir el nombre de la canalización como parámetro junto con el entorno de implementación. En este paso también se incluyen los recursos y funciones adicionales que usted podría querer crear, tal y como se explica en el paso 6.

• Reformateamos tres campos para que tuvieran el !Sub prefijo y las comillas necesarios para que se puedan actualizar de forma dinámica como parte del proceso de implementación:

  • La StateMachineName propiedad, que nombra a la máquina de estados.

  • La DefinitionString propiedad, que define la máquina de estados.

  • La RoleArn propiedad, que devuelve la máquina de estados.