Publié le: Jun 6, 2022
Amazon SageMaker propose deux options permettant de créer des notebooks entièrement gérés pour l'exploration des données et la création de modèles de machine learning. La première option est le démarrage rapide, les notebooks collaboratifs accessibles dans Amazon SageMaker Studio, un environnement de développement (IDE) entièrement intégré pour le machine learning. Vous pouvez lancer rapidement des notebooks dans Studio, augmenter ou réduire facilement les ressources informatiques sous-jacentes sans interrompre votre travail, et même partager votre notebook sous forme de lien, en quelques clics. Outre la création de notebooks, vous pouvez effectuer toutes les étapes du développement de ML pour construire, former, déboguer, suivre, déployer et surveiller vos modèles dans un seul panneau dans Studio. La deuxième option est Amazon SageMaker Notebook Instance, une instance de ML unique, entièrement gérée, exécutant des notebooks sur le cloud, offrant aux clients un meilleur contrôle sur leurs configurations de notebooks. Aujourd'hui, nous sommes ravis d'annoncer que SageMaker Studio et SageMaker Notebook Instance sont désormais livrés avec les notebooks JupyterLab 3 afin de stimuler la productivité de ceux qui travaillent dans la science des données et le développement des modèles ML sur SageMaker.
Grâce à cette mise à jour, vous avez désormais accès à un environnement de développement interactif (IDE) moderne, doté d'outils de développement pour la création, la refactorisation et le débogage du code, et prenant en charge les dernières extensions open source de JupyterLab. Grâce au débogueur intégré, vous pouvez inspecter les variables et placer des points d'arrêt pendant que vous construisez de manière interactive votre code de science des données et de machine learning (ML). En outre, grâce à l'extension Language Server, vous pouvez activer les fonctionnalités modernes de l'IDE, telles que la complétion de tableaux, la coloration syntaxique, l'accès direct à une référence et le renommage des variables, dans tous les notebooks et modules, ce qui vous permet d’être plus productif. Vous pouvez en savoir plus à propos de cette nouveauté dans cet article de blog.
Cette nouvelle fonctionnalité est désormais disponible dans toutes les régions AWS où SageMaker Studio et SageMaker Notebook Instance sont disponibles. Pour en savoir plus, consultez le Guide de l'utilisateur de SageMaker Studio Notebooks et le Guide de l'utilisateur de SageMaker Notebook Instance.