投稿日: Nov 30, 2023
本日より、SageMaker Studio では、Code-OSS Visual Studio Code Open Source ベースの Code Editor、機能が改善されて迅速化した JupyterLab、RStudio といった IDE の一式をご利用いただけるようになりました。ML プラクティショナーは希望する IDE を選択して機械学習の開発を迅速に行うことができます。例えば、データサイエンティストは Studio で JupyterLab とトレーニングジョブを使用してデータを探索したり、モデルをチューニングしたりできます。また、MLOPs エンジニアは Studio で Code Editor とパイプラインツールを選択して、本番環境にモデルをデプロイしてモニタリングできます。IDE は個別のタブに表示されるため、ユーザーは全画面表示で作業できます。さらに、ユーザーは、ノートブックからスケジュールを設定したジョブ、JumpStart から開始したトレーニングジョブなど、トレーニングジョブを表示できるようになりました。また、SageMaker Studio に新しいインタラクティブ機能が追加されたことも発表いたします。この機能により、3 回クリックするだけで最適な設定でモデルをデプロイできます。ユーザーは AWS コンソールに移動しなくても、Studio でエンドポイントをモニタリングおよび管理できるようになりました。また、SageMaker Studio の JumpStart 機能も強化されました。数回クリックするだけで、基盤モデルの検出、インポート、微調整、デプロイを簡単に実行できます。
Amazon SageMaker Studio は、中国リージョンと Amazon Web Services GovCloud (米国) リージョンを除く、現在 Amazon SageMaker が利用可能なすべての Amazon Web Services リージョンで利用できます。
使用を開始するには、Amazon SageMaker Studio のドキュメントをご覧ください。