A Amazon SageMaker Feature Store agora oferece suporte ao SDK V3 do SageMaker Python
O Amazon SageMaker Feature Store agora oferece suporte ao SDK v3 do SageMaker Python, incluindo novos recursos para controles de acesso do Lake Formation e configuração de propriedades de tabela do Apache Iceberg. O Feature Store é um repositório totalmente gerenciado para armazenar, compartilhar e gerenciar recursos para modelos de aprendizado de máquina. Os cientistas de dados agora podem usar as interfaces modernas e modulares do SDK v3 para gerenciar grupos de recursos com controle de acesso refinado e armazenamento off-line otimizado.
Os cientistas de dados podem usar o SDK v3 do SageMaker Python para gerenciar grupos de recursos com fluxos de trabalho simplificados e clichês reduzidos. Com a integração do Lake Formation, os cientistas de dados podem aplicar o controle de acesso em nível de coluna e linha nos dados da loja offline por meio de uma configuração opcional na criação do grupo de recursos. Com o suporte às propriedades do Iceberg, os cientistas de dados podem configurar propriedades adicionais da tabela, como compactação e expiração de instantâneos, diretamente por meio do SDK para otimizar o armazenamento e o desempenho das consultas. Esses recursos permitem que os cientistas de dados controlem o acesso aos dados dos recursos e otimizem o desempenho da loja off-line a partir de um único SDK sem gerenciar ferramentas separadas.
Esse recurso está disponível em todas as regiões da AWS nas quais o Amazon SageMaker Feature Store está disponível. Para começar, instale o SDK v3.8.0 do SageMaker Python ou posterior. Para obter mais informações, consulte os controles de acesso do Lake Formation e a documentação de gerenciamento de metadados do Iceberg.