Publicado en: Nov 30, 2023
A partir de hoy, SageMaker Studio ofrece un conjunto de IDE, que incluye un editor de código basado en código abierto Code-OSS (Visual Studio Code - Open Source), JupyterLab mejorado y más rápido, y RStudio. Los profesionales del aprendizaje automático pueden elegir el IDE que prefieran para acelerar el desarrollo de ML. Por ejemplo, un científico de datos podría utilizar JupyterLab y trabajos de formación en Studio para explorar datos y ajustar modelos, mientras que un ingeniero de MLOP podría elegir el editor de código y la herramienta de canalizaciones de Studio para implementar y supervisar los modelos en producción. El IDE se abrirá en una pestaña independiente que permitirá a los usuarios trabajar con una experiencia de pantalla completa. Además, los usuarios ahora pueden ver sus trabajos de capacitación, incluidos los trabajos que pueden haber programado desde cuadernos y los trabajos de capacitación que pueden haber iniciado desde JumpStart. También nos complace anunciar una nueva experiencia interactiva en SageMaker Studio para implementar modelos con configuraciones óptimas con tan solo tres clics. Los usuarios ahora también pueden monitorear y administrar sus puntos de conexión en Studio sin tener que navegar a la Consola de AWS. SageMaker Studio incluye una experiencia JumpStart mejorada. Ahora es fácil descubrir, importar, ajustar e implementar un modelo básico con solo unos clics.
Amazon SageMaker Studio está disponible en todas las regiones de Amazon Web Services en las que Amazon SageMaker está disponible actualmente, excepto en las regiones de Amazon Web Services GovCloud (EE. UU.).
Para comenzar, consulte la documentación de Amazon SageMaker Studio.