AWS Step Functions SDK de science des données pour Python

Le AWS Step Functions Data Science SDK est une bibliothèque open source destinée aux data scientists. Avec ce SDK, vous pouvez créer des flux de travail qui traitent et publient des modèles d'apprentissage automatique à l'aide SageMaker de Step Functions. Vous pouvez également créer des flux de travail d'apprentissage automatique en plusieurs étapes en Python qui orchestrent AWS l'infrastructure à grande échelle, sans avoir à fournir et à intégrer les AWS services séparément.

Le SDK AWS Step Functions Data Science fournit une API Python qui permet de créer et d'invoquer des flux de travail Step Functions. Vous pouvez gérer et exécuter ces flux de travail directement dans Python, ainsi que dans les blocs-notes Jupyter.

En plus de créer des flux de travail prêts pour la production directement en Python, le SDK AWS Step Functions Data Science vous permet de copier ce flux de travail, d'expérimenter de nouvelles options, puis de mettre en production le flux de travail affiné.

Pour plus d'informations sur le SDK AWS Step Functions Data Science, consultez les rubriques suivantes :

• Projet sur Github

• Documentation des kits SDK

• Les exemples de blocs-notes suivants, disponibles dans les instances de blocs-notes Jupyter de la SageMaker console et du projet associé : GitHub

  • hello_world_workflow.ipynb

  • machine_learning_workflow_abalone.ipynb

  • training_pipeline_pytorch_mnist.ipynb