发布于: Oct 27, 2020
Amazon SageMaker Studio 是首个适用于机器学习 (ML) 的完全集成式开发环境 (IDE)。只需要单击一下，数据科学家和开发人员就能快速启动 SageMaker Studio Notebooks，用于探索数据集和构建模型。从今天开始，您可以使用自己的映像启动 SageMaker Studio Notebooks。
SageMaker Studio Notebooks 为热门数据科学和 ML 框架提供了一组内置映像，并提供了运行笔记本的计算选项。内置 SageMaker 映像包含 Amazon SageMaker Python 开发工具包和最新版本的后端运行时进程，也称为内核。从今天开始，您可以注册自定义的内置映像和内核，并使其对共享 SageMaker Studio 域的所有用户都可用。您可以从克隆和扩展 SageMaker 提供的其中一个示例 Docker 文件开始，或者从头开始构建自己的映像。
您可以使用热门 ML 框架的特定版本来启动笔记本，例如 Tensorflow、MxNet、PyTorch。您可以使用除 IPython 以外的内核，例如 R、Julia 和 Scala。您还可以使用专有软件包和库来自定义笔记本环境，以运行自定义训练脚本，或启用对数据湖或本地数据存储的访问。目前，所有提供 Amazon SageMaker Studio 的 AWS 区域都支持此功能。开始使用之前，请参阅以下资源列表：