Publicado: Nov 30, 2022
O Amazon SageMaker Studio é um ambiente de desenvolvimento totalmente integrado (IDE) para machine learning (ML) que permite que profissionais de ML executem todas as etapas do fluxo de trabalho de machine learning, da preparação dos dados até a criação, treinamento, ajuste e implantação de modelos. Hoje, estamos anunciando novos recursos do SageMaker Studio para acelerar a colaboração em tempo real entre equipes de ML.
Com a criação de espaços compartilhados no SageMaker Studio, os usuários podem acessar, ler editar e compartilhar os mesmos notebooks em tempo real. Todos os recursos em um espaço compartilhado são filtrados e marcados para facilitar a manutenção do foco em projetos de ML e o gerenciamento de custos. Além disso, agora os administradores podem provisionar vários domínios do SageMaker em uma região para separar diferentes linhas de negócio em uma única conta da AWS. Por fim, os usuários já podem configurar uma lista de URLs de repositórios Git sugeridos por domínio ou perfil de usuário do SageMaker para facilitar a colaboração usando controle de versões.
Todos os novos recursos estão disponíveis em todas as regiões da AWS em que o SageMaker Studio está disponível. Para saber mais, consulte a postagem do blog e a documentação para desenvolvedores sobre espaços compartilhados e vários domínios.