投稿日: Nov 23, 2021
Amazon SageMaker Studio は、機械学習のための初の完全統合開発環境 (IDE) です。データサイエンティストやデベロッパーは、一回のクリックで素早く SageMaker Studio ノートブックにサインインし、データセットの検証や機械学習モデルの構築を始められます。ノートブックには、AWS に最適化された TensorFlow と PyTorch の深層学習環境が事前構成されており、モデルの構築をすばやく開始できます。本日より、TensorFlow 2.6 および PyTorch 1.8 の 2 つの新しい環境にアクセスできます。
データの準備は、データサイエンスと機械学習ワークフローの基本的なステップです。そのため、新しい TensorFlow 2.6 および PyTorch 1.8 環境には、SageMaker Studioノートブックから直接 Amazon EMR クラスターを視覚的に参照して接続するために最近導入された機能が内蔵されています。したがって、Spark、Hive、Amazon EMR での Presto を使用してペタバイト規模のデータをインタラクティブに探索、視覚化、準備し、ノートブックを離れることなく最新の深層学習フレームワークを使用して機械学習モデルを構築できます。
これらの機能は、SageMaker Studio を利用できるすべての AWS リージョンで一般利用可能であり、この機能を使用するための追加料金は必要ありません。料金および利用できるリージョンの全体一覧については、SageMaker Studio 料金ページを参照してください。詳細については、SageMaker Studio ノートブックユーザーガイドの「Studio ノートブックを使用した大規模なデータ準備」を参照してください。