Publicado en: Oct 27, 2020
Amazon SageMaker Studio es el primer entorno de desarrollo completamente integrado (IDE) para aprendizaje automático (ML). Con un único clic, los científicos de datos y desarrolladores pueden poner en marcha con rapidez blocs de notas de SageMaker Studio para explorar conjuntos de datos y crear modelos. A partir de hoy, puede lanzar blocs de notas de SageMaker Studio con sus propias imágenes.
Los blocs de notas de SageMaker Studio brindan un conjunto de imágenes integradas para marcos populares de aprendizaje automático y ciencias de datos y opciones informáticas para ejecutar blocs de notas. Las imágenes de SageMaker integradas contienen el SDK de Python de Amazon SageMaker y la versión más reciente del proceso de tiempo de ejecución backend, también llamado kernel. A partir de hoy, puede registrar kernels e imágenes diseñadas específicamente, y ponerlos a disposición de todos los usuarios al compartir un dominio de SageMaker Studio. Puede comenzar al clonar y extender uno de los archivos Docker de ejemplo que ofrece SageMaker, o crear sus propias imágenes desde cero.
Puede poner en marcha blocs de notas mediante versiones específicas de marcos de aprendizaje automático populares, como Tensorflow, MxNet o PyTorch. También puede utilizar otros kernels además de IPython, como R, Julia y Scala. Además, puede personalizar el entorno de bloc de notas mediante bibliotecas y paquetes de propietario para ejecutar script de entrenamiento personalizado o permitir el acceso a sus lagos de datos o almacenes de datos en las instalaciones. La función está disponible a partir de ahora en todas las regiones de AWS donde Amazon SageMaker Studio está disponible. Para comenzar, consulte la siguiente lista de recursos: