Publicado en: Nov 30, 2023
Amazon SageMaker Studio ofrece entornos de desarrollo integrados (IDE) totalmente para machine learning (ML). En julio de 2023, lanzamos la distribución de Amazon SageMaker, una colección de imágenes de Docker que incluye las bibliotecas de ML más populares en Amazon SageMaker Studio y Amazon Studio Lab. Hoy ampliamos la compatibilidad con la distribución de Amazon SageMaker en dos IDE populares utilizados por científicos de datos y desarrolladores de aprendizaje automático: Code Editor, basado en Visual Studio Code Open Source (Code-OSS), y JupyterLab, disponible en Amazon SageMaker Studio.
La distribución de SageMaker permite a los profesionales de ML comenzar rápidamente con el desarrollo del ML en los IDE que elijan. El IDE viene precargado con la última versión de la imagen de la distribución de SageMaker. La imagen prediseñada tiene las bibliotecas más populares que incluyen marcos de aprendizaje profundo como PyTorch, TensorFlow y Keras; paquetes populares de Python como numpy, scikit-learn y pandas; e IDE como Jupyter Lab y Code Editor. Las versiones de estas bibliotecas y paquetes instalados son compatibles entre sí. La imagen de la distribución de SageMaker también se puede usar para ejecutar trabajos de formación de SageMaker, de modo que los clientes ahora pueden utilizar la misma versión ejecutable en los cuadernos de Studio y en la formación de SageMaker, lo cual les permite pasar sin problemas de la experimentación local a la ejecución por lotes.
La distribución de SageMaker ahora está disponible en todas las regiones comerciales de AWS en las variantes de GPU y CPU. Ahora puede comenzar con la distribución de SageMaker accediendo a través de la galería de ECR o GitHub. Para obtener más información, consulte la publicación en el blog y la documentación de SageMaker.