投稿日: Aug 2, 2023
Amazon SageMaker Studio は、機械学習 (ML) 用の完全統合開発環境 (IDE) です。データサイエンティストと ML 実践者はこのサービスを使用して、データの準備からモデルの構築、トレーニング、チューニング、デプロイまで、機械学習ワークフローのすべてのステップを実行できます。2023 年 5 月、当社は JupyterCon のオープンソースプロジェクトとして、機械学習用の最も人気のあるライブラリをまとめたビルド済みの Docker イメージである SageMaker Distribution を発表しました。本日、Amazon SageMaker Studio での SageMaker Distribution のサポートについてお知らせします。
SageMaker Distribution を使用すると、機械学習の実践者は ML 開発をすぐに開始できます。ビルド済みの Docker コンテナには、18 個の一般的なライブラリが付属しています。これには、PyTorch、TensorFlow、Keras などの深層学習フレームワーク、numpy、scikit-learn、pandas などの一般的な Python パッケージ、Jupyter Lab などの IDE が含まれます。これらのインストールされたライブラリとパッケージのバージョンは互いに互換性があります。SageMaker Distribution イメージは SageMaker トレーニングジョブの実行にも使用できるため、お客様は Studio ノートブックと SageMaker トレーニングで同じランタイムを使用できるようになり、ローカルでの実験からバッチ実行へのシームレスな移行が可能になりました。
SageMaker Distribution は、SageMaker Studio が利用可能なすべての AWS リージョンで利用できるようになりました。ECR ギャラリーまたは GitHub からアクセスして SageMaker ディストリビューションを開始できるようになりました。詳細については、ブログ投稿と SageMaker のマニュアルを参照してください。