Publicado: Nov 30, 2023
O Amazon SageMaker Studio oferece ambientes de desenvolvimento integrados (IDEs) totalmente para machine learning (ML). Em julho de 2023, lançamos a Distribuição do Amazon SageMaker, uma coleção de imagens do Docker que inclui as bibliotecas mais populares para ML no Amazon SageMaker Studio e no Amazon Studio Lab. Hoje, estamos ampliando o suporte à Distribuição do Amazon SageMaker em dois IDEs populares usados por cientistas de dados e desenvolvedores de ML: o Code Editor, baseado no Visual Studio Code Open Source (Code-OSS), e o JupyterLab, disponível no Amazon SageMaker Studio.
A Distribuição do SageMaker permite que os profissionais de machine learning comecem rapidamente o desenvolvimento de machine learning nos IDEs de sua escolha. Os IDEs vêm pré-carregados com a versão mais recente da imagem da Distribuição do SageMaker. A imagem pré-criada inclui a bibliotecas mais 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 e o Code Editor. As versões dessas bibliotecas e pacotes instalados são compatíveis entre si. A imagem da Distribuição do SageMaker também pode ser usada para executar trabalhos de treinamento do SageMaker, para que os clientes agora possam usar o mesmo runtime nos cadernos do Studio e no treinamento do SageMaker, permitindo que eles façam a transição perfeita da experimentação local para a execução em lote.
A Distribuição do SageMaker agora está disponível em todas as regiões comerciais da AWS nas variantes de GPU e de CPU. 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.