Veröffentlicht am: Sep 24, 2021
Amazon SageMaker Studio ist die erste integrierte Entwicklungsumgebung (Integrated Development Environment, IDE) für Machine Learning (ML). SageMaker Studio bietet eine einzige webbasierte visuelle Oberfläche, über die Sie alle ML-Entwicklungsschritte ausführen können, die zum Vorbereiten von Daten sowie zum Erstellen, Trainieren und Bereitstellen von Modellen erforderlich sind. Mit einem einzigen Mausklick können Datenwissenschaftler und ML-Entwickler SageMaker-Studio-Notebooks zur Untersuchung von Datensätzen und zum Build von Modellen schnell in Betrieb nehmen. Jetzt können Sie Lebenszykluskonfigurationen verwenden, um Anpassungen für Ihre Studio-Entwicklungsumgebung zu automatisieren.
Lebenszykluskonfigurationen sind Shell-Scripts, die durch SageMaker Studio-Lebenszyklusereignisse ausgelöst werden, z. B. durch das Starten eines neuen Studio-Notebooks. Sie können die Skripte verwenden, um Studio anzupassen, z. B. um benutzerdefinierte Pakete zu installieren, Notebook-Erweiterungen zu konfigurieren, Datensätze vorab zu laden und Quellcode-Repositories einzurichten. Lebenszykluskonfigurationen in Verbindung mit der Möglichkeit, Ihr eigenes Container-Image in SageMaker Studio einzubringen, geben Ihnen vollständige Flexibilität und Kontrolle, um Studio so zu konfigurieren, dass es Ihren spezifischen Anforderungen entspricht. So können Sie beispielsweise einen minimalen Satz von Basis-Container-Images mit den am häufigsten verwendeten Paketen und Bibliotheken erstellen und dann mithilfe von Lebenszykluskonfigurationen zusätzliche Pakete für bestimmte Anwendungsfälle in Ihren Datenwissenschaft- und ML-Teams installieren.
Die Funktion für Lebenszykluskonfigurationen ist jetzt in allen AWS-Regionen verfügbar, in denen SageMaker Studio verfügbar ist. Sie können Lebenszykluskonfigurationen erstellen und sie mithilfe von AWS CLI und AWS SDK an Ihre Studio-Domäne oder an einen einzelnen Benutzer anhängen. Mit unseren Beispielskripten und Beispielen können Sie schnell loslegen. Sie erfahren mehr über diese neue Funktion im SageMaker-Studio-Benutzerhandbuch.