Publicado en: Nov 30, 2023
Amazon SageMaker Studio es una interfaz única basada en la web con herramientas integrales de machine learning (ML) y una selección de entornos de desarrollo integrados (IDE) totalmente administrados para llevar a cabo cada paso del desarrollo de ML, desde la preparación de datos hasta la creación, el entrenamiento, la implementación y la administración de modelos de ML. Hoy nos complace anunciar una nueva y más rápida oferta de JupyterLab totalmente administrada, el último IDE basado en la web para cuadernos, código y datos.
Ahora puede lanzar JupyterLab totalmente administrado en cuestión de segundos con SageMaker Distribution preconfigurada, una imagen de Docker prediseñada con bibliotecas de ML populares compatibles entre sí, que incluyen marcos de aprendizaje profundo como PyTorch, TensorFlow y Keras; paquetes de python populares como numpy, scikit-learn y pandas. Ahora tiene acceso a la última versión completa de JupyterLab 4 y a complementos de programación basados en IA generativa, como Amazon Code Whisperer, para crear, depurar, explicar y probar código rápidamente. Puede ampliar o reducir sus recursos informáticos con la selección más amplia de procesos y conservar fácilmente sus paquetes a pesar de los cambios de instancia mediante la creación rápida de entornos personalizados de Conda. Además, también puede incorporar sus imágenes creadas a medida para potenciar su entorno con bibliotecas personalizadas de JupyterLab y ML.
JupyterLab en Amazon SageMaker Studio está disponible en todas las regiones de Amazon Web Services (AWS) en las que Amazon SageMaker Studio está disponible actualmente, excepto en las regiones de China y de AWS GovCloud (EE. UU.). Para obtener más información, consulte la publicación en el blog y la documentación de JupyterLab.