Acelera tu ciclo de vida de ML con el nuevo y mejorado SDK de Python de Amazon SageMaker – Parte 2: Explorando ModelBuilder

En noviembre de 2023, Amazon SageMaker anunció sus últimas mejoras en la clase ModelBuilder del SDK Python, diseñadas para agilizar y optimizar el despliegue de modelos de aprendizaje automático (ML) en los endpoints de SageMaker. Esta actualización se centra en simplificar la transición desde el entrenamiento de modelos hasta su implementación, ofreciendo una interfaz unificada que admite múltiples configuraciones de despliegue.

Entre las innovaciones más destacadas se encuentra la capacidad de integrar ModelBuilder con las interfaces de entrenamiento de SageMaker, lo que permite determinar automáticamente la ruta correcta hacia el artefacto del modelo más reciente entrenado. Esta función reduce significativamente la complejidad del flujo de trabajo, haciendo más eficiente el proceso desde el entrenamiento hasta el despliegue del modelo. Además, ahora existe una interfaz unificada de inferencia que anteriormente requería diferentes procesos para la inferencia en tiempo real, por lotes, sin servidor y asincrónica.

Otra mejora fundamental es el soporte para pruebas en modo local, que permite a los desarrolladores probar y depurar sus scripts de forma más rápida. También se ha añadido una función para proporcionar la última imagen de contenedor para un marco específico, eliminando así la necesidad de actualizaciones constantes del código con cada nueva versión.

La nueva versión de ModelBuilder permite personalizar los pasos de preprocesamiento y postprocesamiento de inferencias, lo cual es especialmente útil en flujos de trabajo complejos que requieren ajustes antes y después de enviar los datos al modelo. Esta mejora también facilita la integración de scripts para filtrar contenido y eliminar información personal identificable, gestionando estos pasos dentro de la configuración del modelo.

Un aspecto crucial de las mejoras es la inclusión de una nueva API de benchmarking, que permite evaluar el rendimiento a través de métricas clave como latencia y coste. Esto ofrece a los usuarios la posibilidad de optimizar los modelos antes de implementarlos en producción.

Con estas mejoras, Amazon SageMaker busca minimizar la complejidad y la carga operativa para los científicos de datos, proporcionando una interfaz amigable e intuitiva que permite entrenar y desplegar modelos de manera más eficaz. Estas innovaciones posicionan a la plataforma como una herramienta clave para abordar diversos casos de uso en el cambiante ámbito de la inteligencia artificial generativa.

Las actualizaciones en ModelBuilder, en conjunto con las posibilidades ofrecidas por ModelTrainer, representan un avance significativo para los data scientists, permitiéndoles centrarse en desarrollar modelos más sofisticados y eficientes. SageMaker invita a los usuarios a explorar estas nuevas características del SDK mediante una completa documentación y ejemplos prácticos disponibles en la plataforma.