Publié le: Dec 3, 2019

Amazon SageMaker Studio est un environnement de développement intégré (IDE) dédié au machine learning (ML) qui facilite la création, la formation, le débogage, le déploiement et la surveillance de vos modèles de machine learning.

Il existe un grand nombre de composants pour les flux de travail du machine learning, et beaucoup d’entre eux sont fournis avec leur propre ensemble d’outils distincts. Basculer entre plusieurs outils et interfaces utilisateur ronge votre productivité et ralentit le rythme de développement du machine learning. Amazon SageMaker Studio offre une simple interface unifiée pour tous les outils dont vous avez besoin afin de faire passer vos modèles de la phase d’expérimentation à la phase de production, et ainsi stimuler votre productivité.

Vous pouvez vous connecter facilement à Amazon SageMaker Studio grâce à l’authentification unique proposée par AWS SSO. Vous pouvez alors utiliser Amazon SageMaker Autopilot pour générer automatiquement des modèles à partir de vos données, ou bien lancer en quelques secondes le tout nouveau bloc-notes SageMaker Notebooks (actuellement en version préliminaire) pour commencer à créer vos modèles et algorithmes de machine learning. Dans SageMaker Studio, il est facile de collaborer avec vos pairs sur les bloc-notes. D’un simple clic, vous pouvez partager un lien sur un instantané de votre bloc-notes, qui a été capturé avec toutes ses dépendances et configurations afin de reproduire votre analyse et vos résultats. Lorsque vous commencez à utiliser plusieurs paramètres et entrées du modèle, vous pouvez utiliser l’interface visuelle de SageMaker Studio pour Amazon SageMaker Experiments pour facilement parcourir, suivre et comparer vos expérimentations de machine learning, ce qui vous permet de garder une trace des améliorations progressives et des meilleurs modèles. SageMaker Studio permet également d’accéder aux alertes en temps réel fournies par Amazon SageMaker Debugger pour vous aider à dépanner vos modèles au fur et à mesure des formations, à optimiser vos temps de formation et à améliorer la qualité du modèle. Une fois que le modèle est déployé, SageMaker Studio vous pouvez également surveiller, visualiser et analyser les écarts détectés via Amazon SageMaker Model Monitor, ce qui vous permet de suivre et d’améliorer sans cesse la qualité de vos prédictions.

À compter d'aujourd'hui, Amazon SageMaker Studio est désormais disponible dans la région AWS USA Est (Ohio) sans frais supplémentaires. Amazon SageMaker Studio sera également bientôt disponible dans d’autres régions. Du fait que SageMaker Studio Notebooks soit disponible en version préliminaire, les éléments visuels de SageMaker Studio peuvent être impactés. Pour en savoir plus sur Amazon SageMaker Studio, lisez notre blog ici ou consultez la documentation pour démarrer rapidement.