Amazon SageMaker Studio

首个适用于机器学习的完全集成的开发环境 (IDE)

Amazon SageMaker Studio 提供一个基于网络的可视化界面,您可以在该界面中执行所有的机器学习开发步骤,将数据科学团队的生产率提高 10 倍。借助 SageMaker Studio,您可以全面掌控和了解构建、训练和部署模型的每个步骤。您可以快速上传数据、创建新笔记本、训练和调优模型,在步骤之间来回移动以调整实验、对比结果以及将模型部署到生产环境中,而且上述所有工作都在一个地方完成,大大提升了工作效率。您可以在 SageMaker Studio 中执行所有机器学习开发活动,包括笔记本、实验管理、自动创建模型、调试以及模型漂移与数据漂移检测。

弹性的可共享笔记本

管理计算实例以查看、运行或共享笔记本是一项十分繁琐的工作。Amazon SageMaker Studio Notebooks 是一键式 Jupyter 笔记本,可以快速启动。底层计算资源极具弹性,让您可以轻松启用或关闭可用资源,并且更改将在后台自动进行,不会干扰您的工作。您也可以通过单击几下即可与别人分享笔记本。他们将获得保存在同一位置的完全相同的笔记本。

可扩展实验

当您尝试不同的输入组合来优化模型时,您可以在笔记本旁边启动一个实验排行榜。排行榜自动跟踪所有实验,并对它们进行排序和排名。只需看一眼,您就可以轻松比较和识别性能最佳的模型。

快速开始

Amazon SageMaker Studio 包括一个机器学习启动器,其中包含 150 多个热门开源模型和超过 15 个针对常见用例(如客户流失预测和欺诈检测)的预构建解决方案,因此您只用几分钟内就可以构建您的第一个模型。您也可以使用 Amazon SageMaker AutoPilot,只需单击记下,就可以用您自己的数据创建机器学习模型。

自带容器

Amazon SageMaker Studio 笔记本为热门数据科学和深度学习框架(如Tensorflow、MXNet、PyTorch)提供一组内置镜像,并提供运行笔记本的计算选项。您还可以注册自定义构建的镜像和内核,并使其对共享 SageMaker Studio 域的所有用户都可用。通过自定义镜像,您可以使用热门深度学习框架的特定版本来启动笔记本。

深度学习

Amazon SageMaker Studio 支持许多热门的深度学习框架,例如 TensorFlow、Apache MXNet、PyTorch 等。这些框架会自动配置和优化以实现高性能。

Amazon SageMaker Studio