Publié le: Nov 23, 2021
Amazon SageMaker Studio est le premier environnement de développement entièrement intégré (IDE) dédié au machine learning (ML). D'un simple clic, les scientifiques des données et les développeurs peuvent rapidement lancer des blocs-notes SageMaker Studio pour explorer de manière interactive des jeux de données et créer des modèles ML. Les blocs-notes sont fournis préconfigurés avec des environnements de deep learning pour TensorFlow et PyTorch optimisés par AWS, ce qui permet de commencer rapidement à créer des modèles. À partir d'aujourd'hui, vous pouvez accéder à deux nouveaux environnements pour TensorFlow 2.6 et PyTorch 1.8.
La préparation des données est une étape fondamentale d'un flux de science des données et de ML. C'est pourquoi les nouveaux environnements TensorFlow 2.6 et PyTorch 1.8 intègrent depuis récemment la possibilité de parcourir visuellement les clusters Amazon EMR et de s'y connecter directement à partir de SageMaker Studio Notebook. Ainsi, vous pouvez explorer, visualiser et préparer de manière interactive des données à l'échelle du pétaoctet à l'aide de Spark, Hive et Presto sur Amazon EMR et créer des modèles ML à l'aide des derniers cadres de deep learning sans quitter le bloc-notes.
Ces fonctions sont généralement disponibles dans toutes les régions AWS où SageMaker Studio est disponible. Aucuns de frais supplémentaires ne sont facturés pour utiliser cette fonctionnalité. Pour obtenir des informations complètes sur la disponibilité régionale et la tarification, consultez la page de la tarification SageMaker Studio. Pour en savoir plus, consultez « Préparation des données à grande échelle avec les blocs-notes SageMaker Studio » dans le guide de l'utilisateur des blocs-notes SageMaker Studio.