Publié le: Sep 24, 2021
Amazon SageMaker Studio est le premier environnement de développement entièrement intégré (IDE) dédié au machine learning (ML). SageMaker Studio offre une interface visuelle unique basée sur le web où vous pouvez effectuer toutes les étapes de développement avec ML nécessaires pour préparer les données, ainsi que pour créer et entraîner les modèles. Un seul clic suffit aux scientifiques des données et aux développeurs ML pour lancer rapidement des bloc-notes SageMaker Studio afin d'explorer des ensembles de données et créer des modèles. Désormais, vous pouvez utiliser les configurations de cycle de vie pour automatiser les personnalisations de votre environnement de développement Studio.
Les configurations du cycle de vie sont des scripts shell déclenchés par les événements du cycle de vie de SageMaker Studio, par exemple le démarrage d'un nouveau bloc-note Studio. Vous pouvez utiliser les scripts pour personnaliser Studio, par exemple, installer des paquets personnalisés, configurer des extensions de bloc-note, précharger des jeux de données et configurer des dépôts de code source. L'association des configurations du cycle de vie et de la possibilité d'apporter votre propre image de conteneur à SageMaker Studio vous offre une flexibilité et un contrôle complets pour configurer Studio en fonction de vos besoins spécifiques. Par exemple, vous pouvez créer un ensemble minimal d'images de conteneur de base avec les paquets et les bibliothèques les plus couramment utilisés, puis utiliser des configurations de cycle de vie pour installer des paquets supplémentaires destinés à des cas d'utilisation spécifiques au sein de vos équipes de science des données et de ML.
La fonction de configuration du cycle de vie est désormais disponible dans toutes les régions AWS où SageMaker Studio est disponible. Vous pouvez créer des configurations de cycle de vie et les attacher à votre domaine Studio ou à un utilisateur individuel en utilisant AWS CLI et le kit AWS SDK. Vous pouvez vous mettre rapidement au travail en utilisant nos exemples de scripts et nos exemples. Pour en savoir plus sur cette nouvelle fonctionnalité, consultez le guide de l'utilisateur de SageMaker Studio.