Cadernos do Amazon SageMaker

Cadernos totalmente gerenciados no JupyterLab para explorar dados e criar modelos de ML

O que são os cadernos do SageMaker?

Inicie o JupyterLab totalmente gerenciado do Amazon SageMaker Studio em segundos. Use o ambiente de desenvolvimento integrado (IDE) para cadernos, código e dados. Use os cadernos colaborativos de início rápido no IDE para acessar ferramentas de ML criadas especificamente no SageMaker e em outros serviços da AWS para o desenvolvimento completo de ML, desde a preparação de dados em escala de petabytes usando o Spark no Amazon EMR até o treinamento e depuração de modelos, implantação e monitoramento de modelos e gerenciamento de pipelines, tudo em uma interface visual baseada na Web. Mova com facilidade recursos de computação para cima ou para baixo sem interromper seu trabalho.

Benefícios dos cadernos do SageMaker

Inicie o JupyterLab totalmente gerenciado em segundos no Amazon SageMaker Studio. O SageMaker Studio vem pré-configurado com a distribuição SageMaker contendo pacotes populares para ML, incluindo estruturas de aprendizado profundo, como PyTorch, TensorFlow e Keras e pacotes Python populares, como NumPy, scikit-learn e pandas.
Aumente ou reduza a escala verticalmente de seus recursos de computação com a mais ampla seleção de instâncias otimizadas para computação e aceleradas por GPU na nuvem.
Use o complemento de codificação baseado em IA generativa e as ferramentas de segurança para escrever código de alta qualidade com mais rapidez. Gere, depure e explique o código-fonte com o Amazon CodeWhisperer e realize verificações de segurança e qualidade de código com o Amazon CodeGuru.
Crie fluxos de trabalho unificados de análises e ML no mesmo caderno. Execute trabalhos interativos do Spark na infraestrutura sem servidor Amazon EMR e AWS Glue, diretamente do seu notebook. Monitore e depure trabalhos com mais rapidez usando a interface embutida do Spark. Automatize facilmente sua preparação de dados agendando o caderno como um trabalho com apenas algumas etapas simples.

Crie ML em grande escala

Início rápido

Inicie o JupyterLab totalmente gerenciado no Studio em segundos. O SageMaker Studio vem pré-configurado com uma distribuição pré-criada do SageMaker contendo pacotes muito usados para ML, incluindo estruturas de aprendizado profundo como PyTorch, TensorFlow e Keras, pacotes Python muito usados como NumPy, scikit-learn e Panda para ajudar você a começar a criar modelos.

Elastic Compute

Aumente ou reduza a escala verticalmente de seus recursos de computação subjacentes e use o armazenamento persistente compartilhado para alternar a computação, tudo sem interromper seu trabalho. Escolha entre a mais ampla seleção de recursos de computação oferecidos pela AWS, incluindo as instâncias de GPU mais avançadas para ML.

Aumente a produtividade do desenvolvimento de ML

Preparação dos dados

Simplifique seus fluxos de trabalho de dados com um ambiente unificado. Crie, navegue e conecte-se a clusters do Amazon EMR e sessões interativas do AWS Glue diretamente do JupyterLab. Use o recurso integrado de preparação de dados para visualizar dados e melhorar a qualidade dos dados.

Trabalhos de cadernos

Você pode usar trabalhos de notebook do SageMaker para criar um trabalho não interativo para ser executado sob demanda ou de acordo com um cronograma. Use uma interface de usuário intuitiva ou o SDK do SageMaker Python para agendar seus trabalhos diretamente do JupyterLab. Quando selecionado, o caderno do SageMaker Studio tira um snapshot de todo o caderno, empacota suas dependências em um contêiner, cria a infraestrutura, executa o caderno como um trabalho automatizado em um cronograma definido pelo profissional e desprovisiona a infraestrutura após a conclusão do trabalho. Os trabalhos do caderno do SageMaker também estão disponíveis como uma etapa nativa no Amazon SageMaker Pipelines para permitir que você automatize seus cadernos em fluxos de trabalho de várias etapas com dependências para implantação de CI/CD em algumas linhas de código.

Ferramentas alimentadas por IA

O Amazon CodeWhisperer é um parceiro de codificação de IA que gera sugestões de código em tempo real. Com o CodeWhisperer, você pode escrever um comentário em linguagem natural que descreva uma tarefa específica, como “Criar um dataframe de pandas usando um arquivo CSV”, e o CodeWhisperer recomenda um ou mais trechos de código diretamente no caderno para realizar a tarefa. O Amazon CodeGuru Security ajuda os usuários do caderno a detectar vulnerabilidades de segurança, como falhas de injeção, vazamentos de dados, criptografia fraca ou falta de criptografia nas células do caderno. Quando vulnerabilidades ou problemas de qualidade são identificados, o CodeGuru gera recomendações que corrigem esses problemas com base nas práticas de segurança recomendadas pela AWS.