发布于: Nov 30, 2023
Amazon SageMaker Studio 是一个基于 Web 的单一界面，其中包含全面的机器学习 (ML) 工具和完全托管的集成式开发环境 (IDE)，可执行机器学习开发的每个步骤，从准备数据到构建、训练、部署和管理机器学习模型。Amazon EFS 是一个简单的设置即用式无服务器弹性文件系统，让您可以轻松地在 AWS Cloud 中设置和扩展文件存储，并对其进行成本优化。今天，我们很高兴地宣布推出一项新功能，使您能够使用自己的 EFS 卷来访问大型机器学习数据集或来自 SageMaker Studio 中的 JupyterLab 和代码编辑器等 IDE 的共享代码。
现在，您可以让 SageMaker 中的多个用户在其 IDE 中使用已有的 EFS 卷，使他们无需移动数据即可访问文件系统上的常见数据集，从而节省时间、精力和成本。
这样，您还可以与同事共享笔记本、代码和数据，从而提高工作效率并更快地在机器学习工作流程中进行协作。此外，您可以在机器学习工作流程的不同步骤（例如模型构建和训练）访问相同的 EFS 卷，从而使您能够快速迭代和实验。
此功能已在目前提供 Amazon SageMaker Studio 的所有 Amazon Web Services (AWS) 区域推出，但中国和 AWS GovCloud（美国）区域除外。要了解更多信息，请参阅 SageMaker Studio 文档。