Publié le: Nov 30, 2023
Amazon SageMaker Studio est une interface web unique dotée d'outils complets de machine learning (ML) et d'un choix d'environnements de développement intégrés (IDE) entièrement gérés pour réaliser chaque étape du développement du ML, de la préparation des données à la création, à la formation, au déploiement et à la gestion de modèles ML. Aujourd'hui, nous sommes ravis d'annoncer une nouvelle offre JupyterLab entièrement gérée et plus rapide, le dernier IDE web pour les ordinateurs portables, le code et les données.
Vous pouvez désormais lancer un JupyterLab entièrement géré en quelques secondes grâce à SageMaker Distribution préconfigurée, une image docker préconfigurée avec des bibliothèques de machine learning populaires compatibles entre elles, notamment des frameworks de deep learning tels que PyTorch, TensorFlow et Keras ; des packages python populaires tels que numpy, scikit-learn et pandas. Vous avez désormais accès à la dernière version complète de JupyterLab 4 et à des compagnons de codage génératifs alimentés par l'IA, tels qu'Amazon Code Whisperer, pour créer, déboguer, expliquer et tester rapidement du code. Vous pouvez augmenter ou diminuer vos ressources de calcul grâce à la plus large sélection de ressources de calcul et conserver facilement vos packages malgré les modifications d'instance en créant rapidement des environnements Conda personnalisés. De plus, vous pouvez également apporter vos images personnalisées pour alimenter votre environnement grâce à des bibliothèques JupyterLab et ML personnalisées.
JupyterLab sur Amazon SageMaker Studio est disponible dans toutes les régions Amazon Web Services (AWS) dans lesquelles Amazon SageMaker Studio est actuellement disponible, à l'exception de la Chine et des régions AWS GovCloud (États-Unis). Pour en savoir plus, consultez l’article de blog et la documentation relative à JupyterLab.