Veröffentlicht am: Nov 16, 2020
Wir freuen uns, heute ankündigen zu können, dass Amazon SageMaker Studio jetzt Multi-GPU-Instances in den Größen ml.g4dn.12xlarge, ml.p3.8xlarge, und ml.p3.16xlarge unterstützt. Multi-GPU-Instances beschleunigen das Training von Machine Learning-Modellen erheblich, was es Nutzern ermöglicht, fortgeschrittenere Machine Learning-Modelle zu trainieren, die für einzelne GPUs zu groß sind. Ebenso bieten sie die Flexibilität, größere Datenstapel, wie etwa 4k-Bilder für Bildklassifikation und Objekterkennung, zu verarbeiten.
Amazon SageMaker Studio ist die erste integrierte Entwicklungsumgebung (Integrated Development Environment, IDE) für Machine Learning (ML). SageMaker Studio bietet eine einzelne, webbasierte, visuelle Schnittstelle, auf der Sie alle ML-Entwicklungsschritte ausführen können, welches Ihnen vollständigen Zugriff, Kontrolle und Sichtbarkeit gibt, die Sie zum entwickeln, trainieren und bereitstellen von Modellen benötigen. Über die einheitliche visuelle Schnittstelle von SageMaker Studio können alle ML-Entwicklungsaktivitäten, einschließlich Notebooks, Experimentverwaltung, automatische Modellerstellung, Debugging sowie Modellabweichungserkennung, ausgeführt werden. Weitere Informationen finden Sie in der Dokumentation.