Publicado: Nov 23, 2021
O Amazon SageMaker Studio é o primeiro ambiente de desenvolvimento totalmente integrado (IDE) para machine learning (ML). Com um único clique, os cientistas de dados e os desenvolvedores podem criar rapidamente SageMaker Studio Notebooks para explorar interativamente conjuntos de dados e construir modelos de ML. Os notebooks vêm pré-configurados com ambientes de aprendizado profundo para TensorFlow e PyTorch otimizados para a AWS para começar a criar modelos rapidamente. A partir de hoje, você pode acessar dois novos ambientes para o TensorFlow 2.6 e o PyTorch 1.8.
A preparação de dados é uma etapa fundamental de qualquer fluxo de trabalho de ciência de dados e ML. Portanto, os novos ambientes TensorFlow 2.6 e PyTorch 1.8 vêm integrados com o recurso recém-introduzido para navegar visualmente e se conectar a clusters do Amazon EMR diretamente do SageMaker Studio Notebook. Assim, você pode explorar, visualizar e preparar interativamente dados em escala de petabytes usando o Spark, o Hive e o Presto no Amazon EMR e criar modelos de ML usando as estruturas de aprendizado profundo mais recentes sem sair do notebook.
Esses recursos geralmente estão disponíveis em todas as regiões da AWS em que o SageMaker Studio está disponível e não há cobranças adicionais para usar esse recurso. Para obter informações completas sobre preços e disponibilidade regional, consulte a página de preço do SageMaker Studio. Para saber mais, consulte “Preparar dados interativos com Studio Notebooks” no guia do usuário do SageMaker Studio Notebooks.