Veröffentlicht am: Jun 6, 2022
Amazon SageMaker bietet zwei Optionen zum Einrichten vollständig verwalteter Notebooks für die Untersuchung von Daten und die Erstellung von Machine-Learning-Modellen (ML). Die erste Option sind kollaborative Schnellstart-Notebooks, die innerhalb von Amazon SageMaker Studio zugänglich sind – einer vollständig integrierten Entwicklungsumgebung (IDE) für Machine Learning. Sie können Notebooks in Studio schnell starten, die zugrundeliegenden Rechenressourcen einfach hoch- oder herunterfahren, ohne Ihre Arbeit zu unterbrechen, und Ihr Notebook sogar mit wenigen Klicks als Link freigeben. Sie können nicht nur Notebooks erstellen, sondern auch alle ML-Entwicklungsschritte zum Erstellen, Trainieren, Debuggen, Verfolgen, Bereitstellen und Überwachen Ihrer Modelle in einem einzigen Fenster in Studio durchführen. Die zweite Option ist Amazon SageMaker Notebook Instance, eine einzelne, vollständig verwaltete ML-Computing-Instance, die Notebooks in der Cloud ausführt und Kunden mehr Kontrolle über ihre Notebook-Konfigurationen bietet. Wir freuen uns, Ihnen heute ankündigen zu können, dass sowohl SageMaker Studio als auch SageMaker Notebook Instance jetzt mit JupyterLab 3 Notebooks ausgestattet sind, um die Produktivität von Datenwissenschaftlern und Entwicklern, die ML-Modelle auf SageMaker erstellen, zu steigern.
Mit diesem Update haben Sie jetzt Zugriff auf eine moderne interaktive Entwicklungsumgebung (IDE) mit Entwickler-Tools für die Erstellung von Code, Faktorwechsel und Debugging sowie Unterstützung für die neuesten Open-Source-Erweiterungen von JupyterLab. Mit dem integrierten Debugger können Sie Variablen inspizieren und Breakpoints durchlaufen, während Sie interaktiv Ihren Code für Data Science und Machine Learning (ML) erstellen. Darüber hinaus können Sie mit der Language-Server-Erweiterung moderne IDE-Funktionen wie Tab-Vervollständigung, Syntaxhervorhebung, Wechsel zur Referenz und Variablenumbenennung in Notebooks und Modulen aktivieren, was Ihre Produktivität erheblich steigert. Lesen Sie mehr über diese Einführung in diesem Blogbeitrag.
Diese neue Funktion ist jetzt in allen AWS-Regionen verfügbar, in denen SageMaker Studio und SageMaker Notebook Instance verfügbar sind. Weitere Informationen finden Sie im Benutzerhandbuch zu SageMaker Studio Notebooks und im Benutzerhandbuch zu SageMaker Notebook Instance.