Publié le: Dec 29, 2023
Amazon SageMaker Studio propose des environnements de développement intégrés (IDE) pour le développement du machine learning (ML). Studio propose des outils de préparation, d'expérimentation et de production de données afin d'améliorer la productivité. Les utilisateurs de Studio peuvent désormais exécuter des tâches de traitement, de formation, d'inférence et de transformation par lots de SageMaker localement sur leur instance Studio IDE. Les utilisateurs peuvent également créer et tester des images Docker compatibles avec SageMaker localement dans Studio IDE.
Les scientifiques des données peuvent développer de manière itérative des modèles de machine learning et déboguer rapidement les modifications de code sans quitter leur IDE ou attendre des ressources de calcul distantes. Les utilisateurs peuvent exécuter des tâches à petite échelle localement pour tester les implémentations et inspecter les résultats avant d'exécuter des tâches complètes dans le cloud. Cela optimise les flux de travail en fournissant des informations instantanées sur les modifications de code et en détectant les problèmes rapidement sans attendre les ressources du cloud.
En outre, Studio Local Mode fournit désormais des fonctionnalités de création et d'exécution de Docker. Les utilisateurs peuvent créer des images Docker avec leur code de modèle et leurs dépendances directement dans Studio. Cela simplifie la création de conteneurs en évitant les étapes externes de configuration et de génération de Docker. Une fois créés, les conteneurs peuvent être exécutés localement pour valider les implémentations avant de les déployer dans le cloud. La création et le test de conteneurs dans Studio améliorent la productivité des développeurs et accélèrent le passage à la production. La fonctionnalité de création de Docker permet également de réutiliser les conteneurs dans différents environnements. Les conteneurs créés localement peuvent être déployés tels quels dans SageMaker à des fins de formation et d'hébergement. Cette cohérence élimine les problèmes liés aux différences entre les environnements locaux et cloud.
Cette fonctionnalité est désormais disponible dans toutes les régions dans lesquelles Amazon SageMaker est proposé. Pour en savoir plus, consultez la section Aide pour SageMaker Studio Local Mode et SageMaker Studio Docker.