AWSは、Amazon SageMaker Pipelinesにおいて、モデル構築パイプラインのステップ間のカスタム依存関係を指定できるようになったことを5月20日に発表した。
Amazon SageMaker Pipelinesは機械学習（以下、ML）向けの継続的インテグレーションおよび継続的デリバリー専用サービス。機械学習専用に設計されており、データの読み込み、変換、トレーニングと調整、デプロイメントなど、MLワークフローのさまざまなステップを自動化を支援する。
同サービスではこれまで、モデル構築パイプラインの2つのステップ間の依存関係と実行順序を指定するためには、あるステップの出力を別のステップへの入力として指定するしかなかった。今回の発表により、ユーザーは特定のステップ実行が、待機する必要のあるステップを明示的にリストすることも選択できるようになった。
これにより、モデル構築の要件に合わせてワークフローのステップの調整が簡素化され、より柔軟な利用が可能となる。
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CodeZine編集部（コードジンヘンシュウブ）
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