Cosa sono i notebook SageMaker?
Avvia JupyterLab completamente gestito da Amazon SageMaker Studio in pochi secondi. Usa l'ambiente di sviluppo integrato (IDE) per notebook, codice e dati. Puoi utilizzare i notebook collaborativi con avvio rapido nell'IDE per accedere a strumenti di ML appositamente creati in SageMaker e altri servizi AWS per lo sviluppo completo del ML, dalla preparazione di dati su scala petabyte utilizzando Spark su Amazon EMR, alla formazione e al debug di modelli, alla distribuzione e monitoraggio dei modelli e alla gestione delle pipeline, il tutto in un'unica interfaccia visiva basata sul web. Aumenta o diminuisci facilmente le risorse di calcolo senza interrompere il tuo lavoro.
Vantaggi dei notebook SageMaker
Crea ML su larga scala
Quick Start
Avvia JupyterLab completamente gestito in Studio in pochi secondi. SageMaker Studio è preconfigurato con una distribuzione SageMaker precompilata contenente i pacchetti più diffusi per ML, inclusi framework di deep learning come PyTorch, TensorFlow e Keras; pacchetti Python popolari come NumPy, scikit-learn e panda per aiutarti a muovere i primi passi con la creazione di modelli.
Elastic Compute
Aumenta o riduci le tue risorse di elaborazione e utilizza l'archiviazione persistente condivisa per cambiare elaborazione, il tutto senza interrompere il tuo lavoro. Scegli dalla più ampia selezione di risorse di calcolo offerte da AWS, comprese le istanze GPU più potenti per il machine learning.