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AWS 很高兴地宣布正式推出 Amazon SageMaker Operators for Kubernetes。这项新功使得开发人员和数据科学家能更轻松地使用 Kubernetes 在 Amazon SageMaker 中训练、调优和部署机器学习 (ML) 模型。您可以在 Kubernetes 集群上安装这些operartors，以使用 Kubernetes API 和Kubernetes命令行工具（例如 kubectl）在集群创建 原生的Amazon SageMaker 任务。有关更多信息，请参阅白皮书 – 使用 Amazon SageMaker 和 Kubernetes 进行机器学习。

得益于诸如 Amazon SageMaker 和 AWS Data Exchange 等云服务，现在实施机器学习 (ML) 比以往更加容易。本博文将介绍如何使用 AWS Data Exchange 和 Amazon SageMaker 构建模型，以预测纽约市餐厅的餐厅等级。我们使用 AWS Data Exchange中的数据集（包含 23372 个餐厅检查等级和分数）和 Amazon SageMaker中的线性学习器算法训练和部署模型。

总体拥有成本 (TCO) 通常是您会用于估计与比较 ML 成本的财务指标。本文针对Amazon SageMaker （这是一个用来构建、训练与部署 ML 模型的全托管服务）做了TCO分析，结果表明，它的 TCO 在三年时间里比其他方式如自己通过 Amazon EC2 或 Amazon EKS来建设要低 54%。我们的分析范围涵盖了从只有五位数据科学家的小团队到由 250 位数据科学家组成的超大型团队，结论是 Amazon SageMaker 能为各种规模大小不同的团队都提供更出色的 TCO。