Publié le: Nov 30, 2023
À compter d'aujourd'hui, SageMaker Studio propose une suite d'IDE, notamment un éditeur de code basé sur Code-OSS Visual Studio Code Open Source, un JupyterLab amélioré et plus rapide, et RStudio. Les professionnels du ML peuvent choisir leur IDE préféré pour accélérer le développement du ML. Par exemple, un scientifique des données pourrait utiliser JupyterLab et des formations dans Studio pour explorer les données et ajuster les modèles, tandis qu'un ingénieur MLOPs pourrait choisir l'éditeur de code et l'outil de pipelines de Studio pour déployer et surveiller les modèles en production. Votre IDE s'ouvrira dans un onglet séparé permettant aux utilisateurs de travailler en mode plein écran. En outre, les utilisateurs peuvent désormais consulter leurs tâches de formation, y compris les tâches qu'ils ont peut-être planifiées à partir de blocs-notes et les tâches de formation qu'ils ont peut-être initiées depuis JumpStart. Nous sommes également ravis d'annoncer une nouvelle expérience interactive dans SageMaker Studio qui permet de déployer des modèles avec des configurations optimales en trois clics seulement. Les utilisateurs peuvent également désormais surveiller et gérer leurs points de terminaison dans Studio sans avoir à accéder à la console AWS. SageMaker Studio propose une expérience JumpStart améliorée. Il est désormais facile de découvrir, d'importer, d’ajuster et de déployer un modèle de fondation en quelques clics.
Amazon SageMaker Studio est disponible dans toutes les régions Amazon Web Services où Amazon SageMaker est actuellement disponible, à l'exception des régions Amazon Web Services GovCloud (US).
Pour commencer, consultez la documentation relative à Amazon SageMaker Studio.