Amazon SageMaker Notebooks

Notebook ที่มีการจัดการเต็มรูปแบบใน JupyterLab สำหรับการสำรวจข้อมูลและการสร้างโมเดล ML

โน้ตบุ๊ค SageMaker คืออะไร

เปิดตัว JupyterLab ที่มีการจัดการเต็มรูปแบบจาก Amazon SageMaker Studio ภายในไม่กี่วินาที ใช้สภาพแวดล้อมการพัฒนาแบบผสานรวม (IDE) สำหรับโน้ตบุ๊ก รหัส และข้อมูล คุณสามารถใช้โน้ตบุ๊กการทำงานร่วมกันแบบเริ่มต้นอย่างรวดเร็วใน IDE เพื่อเข้าถึงเครื่องมือ ML ที่สร้างขึ้นตามวัตถุประสงค์ใน SageMaker และบริการ AWS อื่น ๆ สำหรับการพัฒนา ML ที่สมบูรณ์ของคุณ ตั้งแต่การเตรียมข้อมูลในระดับเพตะไบต์โดยใช้ Spark บน Amazon EMR ไปจนถึงการฝึกฝนและการดีบักโมเดล การปรับใช้ และการตรวจสอบโมเดลและการจัดการไปป์ไลน์ ซึ่งทั้งหมดนี้อยู่ในอินเทอร์เฟซแบบภาพบนเว็บที่เดียว ปรับทรัพยากรการประมวลผลขึ้นหรือลงได้อย่างง่ายดายโดยไม่รบกวนการทำงานของคุณ

ประโยชน์ของ SageMaker Notebooks

สร้าง ML ในทุกขนาด

คู่มือการใช้งานฉบับย่อ

เปิดตัว JupyterLab ที่มีการจัดการเต็มรูปแบบใน Studio ภายในไม่กี่วินาที SageMaker Studio ได้รับการกำหนดค่าล่วงหน้าด้วยการกระจาย SageMaker ที่สร้างไว้ล่วงหน้าซึ่งมีบรรจุภัณฑ์ยอดนิยมสำหรับ ML รวมถึงเฟรมเวิร์กดีปเลิร์นนิง เช่น PyTorch, TensorFlow และ Keras แพ็กเกจ Python ยอดนิยม เช่น NumPy, Scikit-Learn และ Panda เพื่อช่วยคุณในการเริ่มต้นสร้างโมเดล

Elastic Compute

ปรับขนาดทรัพยากรการประมวลผลพื้นฐานของคุณขึ้นหรือลง และใช้พื้นที่จัดเก็บข้อมูลถาวรที่ใช้ร่วมกันเพื่อสลับการประมวลผล ทั้งหมดนี้โดยไม่รบกวนการทำงานของคุณ เลือกจากทรัพยากรการประมวลผลที่มีให้เลือกมากมายโดย AWS รวมถึงอินสแตนซ์ GPU ที่ทรงพลังที่สุดสำหรับ ML

เพิ่มประสิทธิผลในการพัฒนา ML

การเตรียมข้อมูล

ลดความซับซ้อนของเวิร์กโฟลว์ข้อมูลของคุณด้วยสภาพแวดล้อมที่เป็นหนึ่งเดียว สร้าง เรียกดู และเชื่อมต่อกับคลัสเตอร์ Amazon EMR และ AWS Glue Interactive Sessions โดยตรงจาก JupyterLab ใช้ความสามารถในการจัดเตรียมข้อมูลในตัวเพื่อแสดงภาพข้อมูลและปรับปรุงคุณภาพข้อมูล

งานโน้ตบุ๊ค

คุณสามารถใช้งานสมุดบันทึกของ SageMaker เพื่อสร้างงานแบบไม่โต้ตอบเพื่อให้ทำงานตามความต้องการหรือตามกำหนดเวลาได้ ใช้อินเทอร์เฟซผู้ใช้ที่ใช้งานง่ายหรือ SageMaker Python SDK เพื่อกำหนดเวลางานของคุณได้จาก JupyterLab เมื่อเลือกโน้ตบุ๊กแล้ว โน้ตบุ๊ก SageMaker จะบันทึกสแนปช็อตของสมุดบันทึกทั้งหมด จัดแพ็กเกจการขึ้นต่อกันในคอนเทนเนอร์ สร้างโครงสร้างพื้นฐาน รันสมุดบันทึกเป็นงานอัตโนมัติตามกำหนดเวลาที่ผู้ปฏิบัติงานกำหนด และยกเลิกการจัดเตรียมโครงสร้างพื้นฐานเมื่องานเสร็จสิ้น นอกจากนี้งานโน้ตบุ๊กของ SageMaker ยังมีให้บริการเป็นขั้นตอนดั้งเดิมใน Amazon SageMaker Pipelines อีกด้วย เพื่อให้คุณสามารถกำหนดให้โน้ตบุ๊กของคุณเป็นเวิร์กโฟลว์หลายขั้นตอนโดยอัตโนมัติพร้อมการขึ้นต่อกันสำหรับการปรับใช้ CI/CD ภายในโค้ดเพียงไม่กี่บรรทัด

เครื่องมือที่ขับเคลื่อนด้วย AI

Amazon Q Developer ให้คำแนะนำ 'วิธีการ' เกี่ยวกับฟีเจอร์ SageMaker ความช่วยเหลือในการสร้างรหัส และการสนับสนุนสำหรับการแก้ไขปัญหาในสภาพแวดล้อม JupyterLab เพียงถามคำถามของคุณในภาษาธรรมชาติ เช่น “ฉันจะปรับใช้โมเดลของฉันบนตำแหน่งข้อมูล SageMaker เพื่ออนุมานแบบเรียลไทม์ได้อย่างไร” และ Amazon Q Developer จะให้คำแนะนำทีละขั้นตอนและรหัสเพื่อช่วยให้คุณเริ่มต้น เมื่อคุณพบข้อผิดพลาดขณะเรียกใช้รหัส ผู้พัฒนา Amazon Q พร้อมช่วยเหลือ เพียงขอให้แก้ไขข้อผิดพลาดและมันจะให้ขั้นตอนโดยละเอียดในการแก้ไขข้อบกพร่องและแก้ไขปัญหา

ความยืดหยุ่นและการปรับแต่ง

สร้างขึ้นสำหรับทีม

ตั้งค่าการเข้าถึงโน้ตบุ๊ก SageMaker Studio ของทีมโดยใช้ศูนย์ข้อมูลประจำตัวของ AWS IAM (รุ่นใหม่กว่าของ AWS Single Sign-On) สร้างสภาพแวดล้อมแบบแยกต่างหากสำหรับผู้ดูแลระบบแพลตฟอร์มและผู้นำธุรกิจเพื่อตรวจสอบต้นทุนและการใช้งาน SageMaker Studio สร้างพื้นที่ที่ใช้ร่วมกันที่ซึ่งทีมของคุณสามารถอ่าน แก้ไข และใช้งานโน้ตบุ๊กร่วมกันได้แบบเรียลไทม์เพื่อปรับปรุงการทำงานร่วมกันและการสื่อสาร เพื่อนร่วมทีมสามารถตรวจสอบผลลัพธ์ร่วมกันเพื่อทำความเข้าใจวิธีการทำงานของแบบจำลองได้ทันทีโดยไม่ต้องส่งข้อมูลไปมา ด้วยการสนับสนุนในตัวสำหรับบริการเช่น BitBucket และ AWS CodeCommit ทีมสามารถจัดการโน้ตบุ๊คเวอร์ชันต่าง ๆ และเปรียบเทียบการเปลี่ยนแปลงตลอดเวลาได้อย่างง่ายดายทรัพยากรทั้งหมดจะถูกแท็กโดยอัตโนมัติ ทำให้สามารถตรวจสอบต้นทุนและวางแผนงบประมาณได้ง่ายขึ้นโดยใช้เครื่องมือเช่น AWS Budgets และ AWS Cost Explorer

ปรับแต่งได้

นำสภาพแวดล้อมการพัฒนาโน้ตบุ๊กของคุณเองมาสู่ SageMaker Studio โดยใช้ Docker Image แบบกำหนดเอง ใช้การกำหนดค่าวงจรการใช้งานเพื่อทำให้และปรับแต่งสภาพแวดล้อมโน้ตบุ๊กสำหรับทีมของคุณดำเนินไปอย่างอัตโนมัติ

อินสแตนซ์โน้ตบุ๊กแบบสแตนด์อโลน

ใช้ Jupyter Notebook แบบสแตนด์อโลนที่คุณรู้จักและไว้วางใจในบริการ SageMaker ที่มีการจัดการเต็มรูปแบบ ลืมความยุ่งยากในการตั้งค่าทรัพยากรการประมวลผล การอัปเกรดวิทยาศาสตร์ข้อมูลและแพ็กเกจ ML และการใช้แพตช์รักษาความปลอดภัยไปได้เลย อินสแตนซ์โน้ตบุ๊ค SageMaker ช่วยให้คุณมุ่งเน้นที่ ML โดยสมบูรณ์ ในขณะที่ทำให้สภาพแวดล้อมการคำนวณของคุณปลอดภัยและทันสมัยด้วยซอฟต์แวร์โอเพนซอร์สล่าสุด