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AWS Step Functions SDK de ciencia de datos para Python
El SDK AWS Step Functions de ciencia de datos es una biblioteca de código abierto para científicos de datos. Con este SDK, puede crear flujos de trabajo que procesen y publiquen modelos de aprendizaje automático mediante SageMaker Step Functions. También puede crear flujos de trabajo de aprendizaje automático de varios pasos en Python que organicen la AWS infraestructura a escala, sin tener que aprovisionar e integrar los AWS servicios por separado.
El SDK de AWS Step Functions Data Science proporciona una API de Python que puede crear e invocar flujos de trabajo de Step Functions. Puede administrar y ejecutar estos flujos de trabajo directamente en Python, así como en cuadernos de Jupyter.
Además de crear flujos de trabajo listos para la producción directamente en Python, el SDK de AWS Step Functions Data Science le permite copiar ese flujo de trabajo, experimentar con nuevas opciones y, después, poner el flujo de trabajo refinado en producción.
Para obtener más información sobre el SDK de ciencia de AWS Step Functions datos, consulte lo siguiente:
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Los siguientes ejemplos de cuadernos, que están disponibles en las instancias de Jupyter Notebook en la SageMaker consola
y en el proyecto relacionado: GitHub -
hello_world_workflow.ipynb -
machine_learning_workflow_abalone.ipynb -
training_pipeline_pytorch_mnist.ipynb
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