Recientemente, ha cobrado relevancia un conjunto de procedimientos destinados a facilitar la integración de imágenes Docker personalizadas en Amazon SageMaker Studio, una plataforma poderosa para el desarrollo y despliegue de modelos de aprendizaje automático. Aunque el proceso original implica múltiples pasos manuales, se ha propuesto una solución automatizada que promete optimizar y simplificar este flujo de trabajo.
Para integrar una imagen Docker personalizada en un dominio de Amazon SageMaker Studio, el proceso tradicional requiere construir y enviar la imagen a Amazon Elastic Container Registry (ECR). Esta acción debe ser acompañada de las adecuadas autorizaciones para que el rol de ejecución del dominio de SageMaker pueda acceder a la imagen. Posteriormente, se crea una imagen personalizada en la consola de administración de AWS y se actualiza la configuración del dominio de SageMaker para incluir el Amazon Resource Name (ARN) correspondiente. Hasta ahora, estos pasos debían ser repetidos manualmente cada vez que los usuarios finales deseaban crear nuevas imágenes.
La nueva propuesta de automatización busca eliminar este proceso manual, permitiendo que los ingenieros de aprendizaje automático y los equipos de plataforma gestionen y estandaricen entornos personalizados de manera más ágil. Al adoptar esta solución, las organizaciones podrán desplegar entornos analíticos coherentes y estandarizados, mejorando la productividad del equipo y disminuyendo los riesgos de seguridad asociados al uso de imágenes desactualizadas o temporales.
La automatización implica la utilización de AWS CodePipeline, que se encarga de crear y adjuntar automáticamente las imágenes Docker personalizadas al dominio de SageMaker. El proceso comienza con la verificación del código desde un repositorio de GitHub, generando las imágenes según configuraciones preestablecidas. Luego, se realiza un escaneo de seguridad para detectar vulnerabilidades antes de enviar las imágenes finales al entorno de producción.
Para los científicos de datos que buscan una experiencia más autónoma, se sugiere hacer uso del soporte nativo de Docker en SageMaker Studio, lo que les permite construir, probar y desplegar contenedores directamente en la interfaz del entorno de desarrollo integrado de SageMaker. Esto les posibilita realizar experimentos de manera continua con mayor facilidad.
A medida que las organizaciones implementan esta solución, se espera que se promueva una mayor gobernanza en los flujos de trabajo de aprendizaje automático, así como una escalabilidad y estandarización que beneficiará a los equipos de ciencia de datos en su día a día.
vía: AWS machine learning blog
