Veröffentlicht am: Dec 3, 2019
Amazon SageMaker Studio ist eine integrierte Entwicklungsumgebung (Integrated Development Environment, IDE) für Machine Learning (ML), die Ihnen das problemlose Erstellen, Schulen, Debuggen, Bereitstellen und Überwachen Ihrer Machine Learning-Modelle ermöglicht.
Es gibt viele Komponenten für maschinelle Machine Learning-Workflows, von denen viele mit einem eigenen Satz von separat vorhandenen Tools ausgestattet sind. Der Wechsel zwischen verschiedenen Tools und Benutzeroberflächen beeinträchtigt Ihre Produktivität und verlangsamt das Tempo der Entwicklung von Machine Learning. Amazon SageMaker Studio bietet eine einzige, einheitliche Benutzeroberfläche für alle Werkzeuge, die Sie benötigen, um Ihre Modelle vom Experiment bis zur Produktion zu übernehmen und Ihre Produktivität zu steigern.
Sie können sich ganz einfach mit dem von AWS SSO aktivierten Einzelanmeldung bei Amazon SageMaker Studio anmelden. Mit dem Amazon SageMaker Autopilot können Sie dann automatisch Modelle aus Ihren Daten generieren oder die neuen SageMaker-Notebooks (derzeit in der Vorschau) in Sekundenschnelle hochfahren, um mit dem Erstellen Ihrer ML-Modelle und -Algorithmen zu beginnen. Einfache Zusammenarbeit auf Notebooks mit Kollegen in SageMaker Studio. Mit einem einzigen Klick können Sie einen Link zu einem Snapshot Ihres Notebooks teilen, der mit all seinen Abhängigkeiten und Konfigurationen erfasst wird, um Ihre Analysen und Ergebnisse zu reproduzieren. Wenn Sie mit verschiedenen Modellparametern und Eingaben experimentieren, können Sie die visuelle Benutzeroberfläche des SageMaker Studios für Amazon SageMaker Experimente verwenden, um Ihre Machine Learning-Experimente einfach zu durchsuchen, zu verfolgen und zu vergleichen, so dass Sie den Überblick über schrittweise Verbesserungen und beste Modelle behalten. SageMaker Studio bietet auch Zugriff auf Echtzeit-Warnmeldungen von Amazon SageMaker Debugger, die Ihnen helfen, Probleme mit Ihren Modellen während des Schulens zu lösen, die Schulungszeiten zu optimieren und die Modellqualität zu verbessern. Sobald das Modell bereitgestellt ist, können Sie mit SageMaker Studio auch die mit Amazon SageMaker Model Monitor erfassten Abweichungen überwachen, visualisieren und analysieren, so dass Sie die Qualität Ihrer Vorhersagen kontinuierlich verfolgen und verbessern können.
Amazon SageMaker Studio ist ab sofort in der Regel in der AWS-Region USA Ost (Ohio) ohne Aufpreis erhältlich, weitere Regionen folgen in Kürze. Da sich SageMaker Studio Notebooks in der Vorschau befindet, können visuelle Elemente von SageMaker Studio beeinträchtigt sein. Um mehr über das Amazon SageMaker Studio zu erfahren, lesen Sie den Blog hier oder lesen Sie die Dokumentation, um schnell loszulegen.