JupyterLab
Starten Sie das vollständig verwaltete JupyterLab in Sekundenschnelle. Verwenden Sie die neueste webbasierte interaktive Entwicklungsumgebung für Notebooks, Code und Daten. Die flexible und erweiterbare Benutzeroberfläche ermöglicht die einfache Konfiguration von Machine-Learning-Workflows. Erhalten Sie KI-gestützte Unterstützung bei der Code-Generierung, Fehlerbehebung und Expertenanleitung, um Ihre ML-Entwicklung zu beschleunigen – alles in Ihrer Notebook-Umgebung.
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Code-Editor, basierend auf Code-OSS
Verwenden Sie den schlanken und leistungsstarken Code-Editor und steigern Sie die Produktivität mit den vertrauten Tastenkombinationen, dem Terminal, dem Debugger und den Refactoring-Tools. Wählen Sie aus Tausenden von Visual-Studio-Code-kompatiblen Erweiterungen, die in der Open-VSX-Erweiterungsgalerie verfügbar sind, um Ihre Entwicklungserfahrung zu verbessern. Ermöglichen Sie die Versionskontrolle und die teamübergreifende Zusammenarbeit über GitHub-Repositorys. Verwenden Sie die beliebtesten ML-Frameworks sofort mit der vorkonfigurierten SageMaker-AI-Distribution. Nahtlose Integration mit AWS-Diensten über das AWS Toolkit für Visual Studio Code, einschließlich integriertem Zugriff auf AWS-Datenquellen wie Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) und Amazon Redshift, und Steigerung der Codiereffizienz durch chatbasierte und Inline-Code-Vorschläge, die von Amazon Q Developer unterstützt werden.
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RStudio
Verwenden Sie die vollständig verwaltete integrierte Entwicklungsumgebung (IDE) für R mit einer Konsole, einem Editor zur Syntaxhervorhebung, der die direkte Codeausführung unterstützt, und Tools für Plotten, Verlauf, Debuggen und Workspace-Management. Verwenden Sie vorkonfigurierte R-Pakete wie devtools, tidyverse, shiny und rmarkdown, um Erkenntnisse zu generieren, und veröffentlichen Sie sie mit RStudio Connect. Sie können nahtlos zwischen den IDEs von RStudio, JupyterLab und Code Editor für die R- und Python-Entwicklung wechseln.
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Auf FMs zugreifen und diese evaluieren
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Bereiten Sie Daten nach Maß vor
Vereinfachen Sie Ihre Daten-Workflows mit einer einheitlichen Umgebung für Data Engineering, Analytik und ML. Führen Sie Spark-Jobs interaktiv mithilfe den Serverless-Spark-Umgebungen von Amazon EMR und AWS Glue aus und überwachen Sie sie mithilfe der Spark-Benutzeroberfläche. Nutzen Sie die integrierte Datenvorbereitungsfunktion, um Daten zu visualisieren, Datenqualitätsprobleme zu erkennen und empfohlene Lösungen zur Verbesserung der Datenqualität anzuwenden. Automatisieren Sie Ihre Datenvorbereitungs-Workflows, indem Sie Ihr Notebook in wenigen Schritten als Job planen. Speichern, teilen und verwalten Sie ML-Modellfunktionen in einem zentralen Feature Store.
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Schnelles Trainieren von Modellen mit optimierter Leistung
Amazon SageMaker AI bietet leistungsstarke verteilte Trainingsbibliotheken und integrierte Tools zur Optimierung der Modellleistung. Sie können Ihre Modelle automatisch optimieren und Leistungsprobleme visualisieren und korrigieren, bevor Sie die Modelle in der Produktion einsetzen.
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Einsatz von Modellen für optimale Inferenzleistung und Kosten
Stellen Sie Ihre Modelle mit einer breiten Auswahl an ML-Infrastruktur- und Bereitstellungsoptionen bereit, um Ihre ML-Inferenzanforderungen zu erfüllen. SageMaker AI wird vollständig verwaltet und ist mit MLOps-Tools integriert, so dass Sie Ihre Modellbereitstellung skalieren, die Kosten für Inferenzen senken, Modelle in der Produktion effektiver verwalten und den operativen Aufwand reduzieren können.
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Bereitstellung leistungsstarker ML-Modelle für die Produktion
SageMaker AI bietet speziell entwickelte MLOps- und Governance-Tools, die Sie bei der Automatisierung, Standardisierung und Optimierung von Dokumentationsprozessen über den gesamten ML-Lebenszyklus hinweg unterstützen. Mit den MLOps-Tools von SageMaker AI können Sie ML-Modelle einfach und skaliert trainieren, testen, Fehler beheben, bereitstellen und verwalten, während die Modellleistung in der Produktion erhalten bleibt.
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Erhalten Sie Unterstützung durch generative KI
Beschleunigen Sie Ihre Entwicklungsgeschwindigkeit beim ML mit KI-Unterstützung durch Amazon Q Developer auf JupyterLab und Code Editor. Nutzen Sie die Inline-Code-Vorschläge von Amazon Q Developer und die Chat-basierte Unterstützung, um bei Bedarf Anleitungen, Codierungshilfen und Schritte zur Fehlerbehebung zu erhalten. Starten Sie schnell und steigern Sie Ihre Produktivität mit diesem leistungsstarken Tool, das Sie jederzeit zur Hand haben.
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Beschleunigen Sie die Entwicklung von ML und generativer KI
KI-Apps von AWS-Partnern sind jetzt in Amazon SageMaker AI und Amazon SageMaker Unified Studio verfügbar. Suchen, Bereitstellung und Nutzung dieser KI-Apps in SageMaker. Nahtlose, vollständig verwaltete Erfahrung ohne Bereitstellung oder Betrieb einer Infrastruktur. Alles innerhalb der Sicherheit und des Datenschutzes Ihrer SageMaker-Umgebung.
Erfahren Sie mehr über Amazon SageMaker Partner KI-Apps
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