Publié le: Nov 30, 2022
Amazon SageMaker Studio est un environnement de développement entièrement intégré (IDE) dédié au machine learning (ML). Il permet aux professionnels du ML de maîtriser toutes les étapes du flux de travail de machine learning : la préparation des données, la création, l'entraînement, l'ajustement et le déploiement des modèles. Aujourd'hui, nous annonçons de nouvelles fonctionnalités dans SageMaker Studio pour accélérer la collaboration en temps réel entre les équipes ML.
En créant des espaces partagés dans SageMaker Studio, les utilisateurs peuvent désormais accéder, lire, modifier et partager les mêmes blocs-notes en temps réel. Toutes les ressources d'un espace partagé sont filtrées et balisées, ce qui permet de se concentrer facilement sur les projets de ML et de gérer les coûts. En outre, les administrateurs peuvent mettre en service plusieurs domaines SageMaker dans une région pour séparer différents secteurs d'activité au sein d'un même compte AWS. Enfin, les utilisateurs peuvent désormais configurer une liste d'URL de référentiels Git suggérés au niveau du domaine SageMaker ou du profil de l'utilisateur pour faciliter la collaboration à l'aide du contrôle de version.
Toutes ces nouvelles fonctionnalités sont désormais disponibles dans toutes les régions AWS où SageMaker Studio est disponible. Pour en savoir plus, veuillez consulter l'article de blog et la documentation du développeur relatifs aux espaces partagés et aux domaines multiples.