Publicado en: Nov 30, 2022
Amazon SageMaker Studio es un entorno de desarrollo integrado (IDE) en su totalidad para machine learning (ML) que permite a los profesionales de ML llevar a cabo cada paso del flujo de trabajo en esta tecnología, desde la preparación de los datos hasta la creación, el entrenamiento, el ajuste y la implementación de los modelos. Hoy presentamos nuevas capacidades en SageMaker Studio para acelerar la colaboración en tiempo real entre los equipos de ML.
Al crear espacios compartidos en SageMaker Studio, los usuarios ahora pueden acceder, leer, editar y compartir los mismos cuadernos en tiempo real. Todos los recursos en un espacio compartido se filtran y etiquetan, lo que facilita concentrarse en los proyectos de machine learning (ML) y administrar los costos. Además, los administradores ahora pueden aprovisionar múltiples dominios de SageMaker en una región para separar diferentes líneas de negocios dentro de una sola cuenta de AWS. Por último, los usuarios ahora pueden configurar una lista de URL de repositorios de Git sugeridas en el dominio de SageMaker o en el nivel de perfil de usuario para facilitar la colaboración mediante el control de versiones.
Todas las capacidades nuevas ahora están disponibles en todas las regiones de AWS donde se encuentra disponible SageMaker Studio. Para obtener más información, consulte la publicación del blog y la documentación para desarrolladores sobre espacios compartidos y dominios múltiples.