SageMaker Fridays Season 3, Episode 3 — Управление инженерными функциями с помощью SageMaker Feature Store

В этом эпизоде ​​мы создадим модель анализа настроений, начиная с набора данных Amazon Customer Reviews. Сначала мы импортируем набор данных в формате Parquet в Amazon Athena. Затем мы импортируем его из Athena в SageMaker Data Wrangler для быстрого просмотра. Затем мы переходим к блокноту Jupyter и начинаем разрабатывать функции, используя популярные библиотеки с открытым исходным кодом (nltk и spaCy), и автоматизируем их с помощью SageMaker Processing. Затем мы загружаем обработанный набор данных в SageMaker Feature Store как в автономном, так и в онлайн-режиме. Затем мы запускаем запросы Athena в автономном магазине, чтобы создать обучающий набор, который мы используем для обучения и развертывания модели анализа настроений с помощью встроенного алгоритма BlazingText. Наконец, мы видим, как обновлять и удалять отдельные функции в интернет-магазине и как использовать метки времени для управления версиями функций. 100% живой, без слайдов :)