Recientemente, se ha destacado un importante conjunto de procedimientos destinados a simplificar la integración de imágenes Docker personalizadas en Amazon SageMaker Studio, una plataforma esencial para el desarrollo y despliegue de modelos de aprendizaje automático. Tradicionalmente, este proceso implicaba múltiples pasos manuales que podían resultar tediosos para los equipos encargados. Sin embargo, se ha propuesto una solución automatizada que promete optimizar y simplificar significativamente este flujo de trabajo.
Para integrar una imagen Docker personalizada en un dominio de Amazon SageMaker Studio, el método convencional requería construir y enviar la imagen al Amazon Elastic Container Registry (ECR). Además, era necesario establecer las autorizaciones correspondientes para permitir que el rol de ejecución del dominio de SageMaker accediera a la imagen. Una vez realizado esto, se creaba una imagen personalizada en la consola de administración de AWS y se actualizaba la configuración del dominio de SageMaker para incluir el Amazon Resource Name (ARN) respectivo. Este procedimiento debía repetirse manualmente cada vez que los usuarios deseaban crear nuevas imágenes, lo que se traducía en un proceso recurrente y susceptible a errores.
La nueva propuesta de automatización pretende eliminar esta carga manual, permitiendo que ingenieros de aprendizaje automático y equipos de plataforma gestionen y estandaricen entornos personalizados de manera más eficiente. Adoptando esta solución, las organizaciones estarán en capacidad de desplegar entornos analíticos coherentes y estandarizados, aumentando la productividad de los equipos y reduciendo los riesgos de seguridad asociados al uso de imágenes desactualizadas o temporales.
La automatización se lleva a cabo utilizando AWS CodePipeline, que se encarga de crear y adjuntar automáticamente las imágenes Docker personalizadas al dominio de SageMaker. El proceso inicia con la verificación del código desde un repositorio de GitHub, generando las imágenes según configuraciones predeterminadas. Posteriormente, las imágenes pasan por un escaneo de seguridad para identificar posibles vulnerabilidades antes de ser enviadas al entorno de producción.
Para los científicos de datos que buscan trabajar de manera más independiente, se recomienda utilizar el soporte nativo de Docker en SageMaker Studio, lo que les permite construir, probar y desplegar contenedores directamente desde la interfaz del entorno de desarrollo integrado de SageMaker. Esto facilita la realización de experimentos de manera continua y con mayor facilidad.
A medida que las organizaciones implementan esta solución automatizada, se espera que mejoren la gobernanza de los flujos de trabajo de aprendizaje automático, así como que logren una mayor escalabilidad y estandarización, beneficiando así a los equipos de ciencia de datos en su actividad diaria.