O que foi anunciado
A AWS anunciou que o Amazon SageMaker HyperPod passa a oferecer suporte nativo à captura de dados para cargas de trabalho de inferência. Com esse novo recurso, organizações que executam modelos de Inteligência Artificial Generativa (IA Generativa) e aprendizado de máquina no HyperPod conseguem registrar sistematicamente os payloads de requisição e resposta dos seus modelos em produção.
Por que isso importa
Quem opera modelos de machine learning em produção sabe que a visibilidade sobre o que entra e o que sai do modelo é fundamental. Sem esse registro, fica difícil detectar deriva de modelo (model drift), atender exigências de auditoria regulatória, investigar problemas em produção e construir datasets de ground-truth para fine-tuning.
Antes desse recurso, as equipes precisavam aceitar uma visibilidade operacional limitada ou investir na construção de pipelines de logging customizados fora do HyperPod Inference Operator — o que representa custo, complexidade e retrabalho. Agora, a AWS oferece essa capacidade de forma integrada à plataforma.
Como funciona a captura de dados
O recurso permite escolher em qual ponto do fluxo o tráfego de inferência será registrado. As opções disponíveis são:
- No endpoint do SageMaker — captura no ponto de entrada do serviço;
- No load balancer — captura no balanceador de carga;
- No pod do modelo — captura diretamente na unidade de execução do modelo.
Essas opções podem ser combinadas para criar uma observabilidade em camadas, conforme o nível de visibilidade necessário para cada cenário.
Os dados capturados são entregues de forma assíncrona para um bucket do Amazon S3 configurado pela própria equipe. O recurso suporta amostragem configurável e criptografia com chaves gerenciadas pelo cliente via AWS KMS (Serviço de Gerenciamento de Chaves), permitindo equilibrar cobertura com custo e manter dados sensíveis protegidos.
Um ponto importante: a captura de dados é projetada para nunca bloquear a inferência, ou seja, a disponibilidade em produção é preservada independentemente do volume de dados registrados.
Como habilitar o recurso
A captura de dados pode ser ativada ao configurar o endpoint de inferência durante o deploy de modelos, seja pelo HyperPod Inference Operator ou pelo SageMaker JumpStart.
O recurso está disponível para clusters SageMaker HyperPod que utilizam o orquestrador EKS (Elastic Kubernetes Service — Serviço Elástico de Kubernetes), em todas as regiões da AWS onde o Amazon SageMaker HyperPod é suportado.
Para mais detalhes técnicos sobre configuração e uso, a AWS disponibiliza a documentação oficial: Captura de dados para inferência no HyperPod.
Fonte
Amazon SageMaker HyperPod now supports data capture for inference workloads (https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2026/05/amazon-sagemaker-hyperpod-data-capture)
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