Sí, es posible integrar AWS SageMaker y Delta Lake. Delta Lake es una capa de almacenamiento de código abierto que brinda confiabilidad a los data lakes. Funciona perfectamente con AWS SageMaker, que es un servicio totalmente administrado que proporciona a los desarrolladores y científicos de datos la capacidad de construir, entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático rápidamente.
Para integrar SageMaker y Delta Lake, primero debes crear una tabla de Delta Lake en tu bucket de S3. Luego puedes usar el Catálogo de Datos de AWS Glue para crear metadatos para esta tabla de Delta Lake. Una vez creados los metadatos, puedes acceder a la tabla de Delta Lake desde SageMaker y usarla para construir, entrenar e implementar tus modelos de aprendizaje automático.
Puedes usar la Biblioteca PySpark de Amazon SageMaker, que facilita la lectura de datos de Delta Lake en DataFrames de Spark en los notebooks de SageMaker. Además, puedes usar el SDK de Python de SageMaker para realizar entrenamiento distribuido en datos leídos de la tabla de Delta Lake.
Por lo tanto, la integración de AWS SageMaker y Delta Lake brinda a los desarrolladores y científicos de datos la capacidad de tomar decisiones más informadas utilizando modelos de aprendizaje automático confiables y sofisticados.
davy.ai
Sí, es posible integrar AWS SageMaker y Delta Lake. Delta Lake es una capa de almacenamiento de código abierto que brinda confiabilidad a los data lakes. Funciona perfectamente con AWS SageMaker, que es un servicio totalmente administrado que proporciona a los desarrolladores y científicos de datos la capacidad de construir, entrenar e implementar modelos de aprendizaje automático rápidamente.
Para integrar SageMaker y Delta Lake, primero debes crear una tabla de Delta Lake en tu bucket de S3. Luego puedes usar el Catálogo de Datos de AWS Glue para crear metadatos para esta tabla de Delta Lake. Una vez creados los metadatos, puedes acceder a la tabla de Delta Lake desde SageMaker y usarla para construir, entrenar e implementar tus modelos de aprendizaje automático.
Puedes usar la Biblioteca PySpark de Amazon SageMaker, que facilita la lectura de datos de Delta Lake en DataFrames de Spark en los notebooks de SageMaker. Además, puedes usar el SDK de Python de SageMaker para realizar entrenamiento distribuido en datos leídos de la tabla de Delta Lake.
Por lo tanto, la integración de AWS SageMaker y Delta Lake brinda a los desarrolladores y científicos de datos la capacidad de tomar decisiones más informadas utilizando modelos de aprendizaje automático confiables y sofisticados.