Amazon SageMaker not defterleri

Verileri keşfetmek ve ML modelleri oluşturmak için JupyterLab'de tam olarak yönetilen not defterleri

SageMaker not defterleri nedir?

Tam olarak yönetilen Jupyter Lab'i Amazon SageMaker Stüdyosu'ndan saniyeler içinde başlatın. Not defterleri, kod ve veriler için entegre geliştirme ortamını (IDE) kullanın. Amazon EMR'de Spark kullanarak petabayt ölçeğinde veri hazırlamaktan modelleri eğitip hata ayıklamaya, modelleri dağıtıp izlemekten işlem hatlarını yönetmeye kadar tüm ML geliştirmeniz için SageMaker ve diğer AWS hizmetlerindeki amaca yönelik makine öğrenimi araçlarına erişmek üzere IDE'deki hızlı başlangıç, iş birliğine dayalı not defterlerini kullanabilirsiniz. Üstelik hepsini tek bir web tabanlı görsel arabirimde gerçekleştirebilirsiniz. Çalışmanızı kesintiye uğratmadan işlem kaynaklarını kolayca artırıp azaltın.

SageMaker not defterlerinin avantajları

Uygun ölçekte makine öğrenimi oluşturun

Hızlı başlangıç

Tam olarak yönetilen Jupyter Lab'i Stüdyo'da saniyeler içinde başlatın. SageMaker Stüdyosu; PyTorch, TensorFlow ve Keras gibi derin öğrenme çerçeveleri ve model oluşturmaya başlamanıza yardımcı olacak NumPy, scikit-learn ve panda gibi popüler Python paketleri de dahil olmak üzere popüler ML paketleri içeren önceden oluşturulmuş SageMaker dağıtımıyla önceden yapılandırılmış olarak gelir.

Esnek işlem

İşinizi kesintiye uğratmaksızın temel işlem kaynaklarınızı yukarı veya aşağı ölçeklendirin ve paylaşılan kalıcı depolama alanını işlem geçişi için kullanın. ML için en güçlü GPU bulut sunucuları da dahil olmak üzere AWS tarafından sunulan en geniş bilgi işlem kaynakları arasından seçim yapın.

Makine öğrenimi geliştirme verimliliğini artırın

Veri hazırlama

Birleştirilmiş ortamda veri iş akışlarınızı basitleştirin. Doğrudan JupyterLab'den Amazon EMR kümeleri ve AWS Glue Etkileşimli Oturumları oluşturup bunlara göz atın ve bağlanın. Verileri görselleştirmek ve veri kalitesini artırmak için yerleşik veri hazırlama özelliğini kullanın.

Not defteri işleri

İstek üzerine veya zamanlamaya göre çalıştırılacak etkileşimli olmayan bir iş oluşturmak için SageMaker not defteri işlerini kullanabilirsiniz. İşlerinizi doğrudan JupyterLab'den planlamak için sezgisel bir kullanıcı arabirimi veya SageMaker Python SDK'si kullanın. Bir not defteri seçildiğinde SageMaker not defteri, tüm not defterinin bir anlık yedeğini alır, bağımlılıklarını bir container'a paketler, altyapıyı oluşturur, not defterini uygulayıcı tarafından belirlenmiş bir programa uyan otomatik bir iş olarak çalıştırır ve iş tamamlandığında altyapıyı devre dışı bırakır. SageMaker not defteri işleri, not defterlerinizi birkaç satır kodla CI/CD dağıtımı bağımlılıklarıyla çok adımlı iş akışı olarak otomatikleştirmenizi sağlamak adına Amazon SageMaker işlem hatlarında yerel bir adım olarak da mevcuttur.

Yapay zeka destekli araçlar

Amazon Q Developer, SageMaker özellikleri hakkında "nasıl yapılır" rehberliği, kod oluşturma yardımı ve JupyterLab ortamında sorun giderme desteği sağlar. "Modelimi gerçek zamanlı çıkarım için bir SageMaker uç noktasına nasıl dağıtabilirim?" gibi sorularınızı doğal dilde sorduğunuzda Amazon Q Developer, başlamanız için adım adım talimatlar ve kod sağlayacaktır. Kodu çalıştırırken hatalarla karşılaştığınızda, Amazon Q Developer yardım eli uzatmaya hazırdır. Hatayı düzeltmesini istemeniz yeterli. Hata ayıklamak ve sorunu çözmek için ayrıntılı adımlar sağlayacaktır.

Esneklik ve Özelleştirme

Ekipler için tasarlandı

AWS IAM Kimlik Merkezi'ni (AWS Tek Oturum Açma'nın yerine geçmiştir) kullanarak ekibinizin SageMaker Stüdyosu not defterlerine erişimini ayarlayın. SageMaker Stüdyosu'nun hem maliyet hem de kullanımını izlemek üzere platform yöneticileri ve iş liderleri için ayrı ortamlar oluşturun. Hem iş birliğini hem de iletişimi kolaylaştırmak üzere ekiplerinizin not defterlerini gerçek zamanlı olarak birlikte okuyabileceği, düzenleyebileceği ve çalıştırabileceği ortak alanlar oluşturun. Ekip arkadaşları, bir modelin nasıl performans gösterdiğini hemen anlamak için ileri geri bilgi aktarmadan sonuçları birlikte inceleyebilir. BitBucket ve AWS CodeCommit gibi hizmetler için yerleşik destek sayesinde ekipler, farklı not defteri sürümlerini kolayca yönetebilir ve zaman içindeki değişiklikleri karşılaştırabilir. Tüm kaynakların otomatik olarak etiketlenmesi, AWS Bütçeler ve AWS Maliyet Gezgini gibi araçları kullanarak maliyetleri izlemeyi ve bütçeleri planlamayı kolaylaştırır.

Özelleştirilebilir

Kendi not defteri geliştirme ortamınızı özel bir docker görüntüsü kullanarak SageMaker Stüdyosu'na getirin. Not defteri ortamlarını ekibiniz için otomatikleştirip özelleştirmek üzere Yaşam Döngüsü Yapılandırmaları'nı kullanın.

Bağımsız not defteri bulut sunucuları

Tam olarak yönetilen SageMaker hizmetinde bildiğiniz ve güvendiğiniz bağımsız Jupyter not defterlerini kullanın. İşlem kaynaklarını ayarlama, veri bilimi ve ML paketlerini yükseltme, güvenlik için düzeltme ekleri uygulama zahmetini unutun. SageMaker not defteri bulut sunucuları, işlem ortamınızı güvenli kılıp en yeni açık kaynaklı yazılımlarla güncel tutarken tamamen ML üzerine odaklanmanızı sağlar.