Publié le: Oct 27, 2020
Amazon SageMaker Studio est le premier environnement de développement entièrement intégré (IDE) dédié au Machine Learning (ML). En un seul clic, les scientifiques des données et les développeurs peuvent rapidement démarrer des bloc-notes SageMaker Studio pour explorer des ensembles de données et créer des modèles. À partir d'aujourd'hui, vous pouvez lancer des blocs-notes SageMaker Studio avec vos propres images.
Les bloc-notes SageMaker Studio fournissent un ensemble d'images intégrées pour les frameworks courants de science des données et ML et des options de calcul pour exécuter les blocs-notes. Les images SageMaker intégrées dans le SDK Amazon SageMaker Python et la dernière version du processus d'exécution back-end, appelé également noyau. À partir d'aujourd'hui, vous pouvez enregistrer des images et des noyaux personnalisés, et les mettre à la disposition de tous les utilisateurs partageant un domaine SageMaker Studio. Vous pouvez commencer en clonant et en étendant l'un des exemples de fichiers Docker fournis par SageMaker ou créer complètement vos propres images.
Vous pouvez démarrer des blocs-notes en utilisant des versions spécifiques de frameworks ML courants tels que Tensorflow, MxNet, PyTorch. Vous pouvez utiliser des noyaux autres qu'IPython, tels que R, Julia et Scala. Vous pouvez également personnaliser l'environnement d'un bloc-notes avec des progiciels et des bibliothèques propriétaires pour exécuter un script d'entraînement personnalisé, ou pour permettre l'accès à vos lacs de données ou à vos magasins de données sur site. La fonction est désormais disponible dans toutes les régions AWS où Amazon SageMaker Studio est disponible actuellement. Pour démarrer, consultez la liste de ressources suivantes :