Publicado: Aug 2, 2023
O Amazon SageMaker Studio é um ambiente de desenvolvimento totalmente integrado (IDE) para machine learning (ML) que permite que cientistas de dados e profissionais de ML usem seu fluxo de trabalho completo de machine learning, da preparação dos dados até a criação, treinamento, ajuste e implantação de modelos. Em maio de 2023, lançamos o SageMaker Distribution, uma imagem do Docker pré-criada que inclui as bibliotecas mais populares para machine learning como um projeto de código aberto na JupyterCon. Hoje, estamos anunciando o suporte para o SageMaker Distribution no Amazon SageMaker Studio.
O SageMaker Distribution permite que os profissionais de machine learning comecem rapidamente com o desenvolvimento de machine learning. O contêiner do docker pré-criado inclui 18 bibliotecas populares, incluindo estruturas de aprendizado profundo como PyTorch, TensorFlow e Keras; pacotes populares de python como numpy, scikit-learn e pandas; e IDEs como o Jupyter Lab. As versões dessas bibliotecas e pacotes instalados são compatíveis entre si. A imagem do SageMaker Distribution também pode ser usada para executar trabalhos de treinamento do SageMaker, para que os clientes agora possam usar o mesmo runtimes nos cadernos do Studio e no treinamento do SageMaker, permitindo que eles façam a transição perfeita da experimentação local para a execução em lote.
O SageMaker Distribution agora está disponível em todas as regiões da AWS nas quais o SageMaker Studio é oferecido. Agora você pode começar a usar o SageMaker-distribution acessando-a via galeria do ECR ou no GitHub. Para saber mais, consulte a publicação do blog e a documentação do SageMaker.