Publié le: Apr 20, 2021
Aujourd'hui, HAQM Athena a annoncé la disponibilité générale d'une nouvelle fonctionnalité qui rend le travail avec des modèles de Machine Learning aussi simple que l'exécution d'une requête SQL. Vous pouvez désormais créer et déployer des modèles de Machine Learning dans HAQM SageMaker et utiliser des fonctions SQL dans HAQM Athena pour générer des prédictions à partir de vos modèles SageMaker. Les équipes d'analystes peuvent ainsi mettre à la disposition des utilisateurs et des analystes des informations issues de modèles sans avoir besoin d'outils et d'infrastructures spécialisés.
HAQM SageMaker est un service entièrement géré qui vous aide à préparer, créer, entraîner et déployer des modèles de Machine Learning de haute qualité. Pour générer des inférences à partir d'un modèle SageMaker entraîné, les utilisateurs HAQM Athena doivent d'abord enregistrer le modèle et ses entrées au moyen de fonctions Athena SQL. Lorsque la requête est exécutée, les inférences du modèle sont générées et renvoyées à l'utilisateur en temps réel et avec une faible latence. Les utilisateurs peuvent exploiter leurs modèles HAQM SageMaker au moyen de la console HAQM Athena, du kit SDK, et de pilotes JDBC et ODBC.
Pour démarrer, consultez les ressources suivantes :
- Pour en savoir plus sur cette fonctionnalité, consultez Utilisation du Machine Learning (ML) avec HAQM Athena
- Pour en savoir plus sur la conception de modèles de Machine Learning, consultez Créer, entraîner et déployer un modèle de Machine Learning avec HAQM SageMaker