AWS 推出將現有資料集的一鍵佈設至 Amazon SageMaker 的功能
Amazon SageMaker 推出將現有 AWS 資料集一鍵佈設至 Amazon SageMaker Unified Studio 的功能。這可協助 AWS 客戶使用現有的 AWS Identity and Access Management (IAM) 角色和權限，在幾分鐘內開始處理其資料。客戶能夠使用具有內建 AI 代理程式的全新無伺服器筆記本，著手處理他們有權存取的任何資料。這款支援 SQL、Python、Spark 或自然語言的新筆記本，能夠為資料工程師、分析師和資料科學家提供用於開發和執行 SQL 查詢和程式碼的單一高效能介面。客戶還能夠存取許多其他現有工具，例如用於 SQL 分析的查詢編輯器、JupyterLab IDE、視覺化的 ETL 和工作流程，以及機器學習 (ML) 功能。ML 功能包括從集中式模型中樞探索基礎模型、使用範例筆記本自訂這些模型、使用 MLflow 進行實驗、在模型中樞發佈經過訓練的模型以進行探索，並將其部署為用於預測的推論端點。
客戶可以直接透過 Amazon SageMaker、Amazon Athena、Amazon Redshift 和 Amazon S3 Tables 主控台頁面著手使用，使其能夠自現有工具和資料快速前往 SageMaker Unified Studio 的簡單體驗。按一下「開始」並指定 IAM 角色後，SageMaker 會提示特定的政策更新，然後自動在 SageMaker Unified Studio 中建立專案。該專案是採用 AWS Glue Data Catalog、AWS Lake Formation 和 Amazon S3 的所有現有資料權限設定而成，而且已預先設定筆記本和無伺服器運算，以加快首次使用體驗。
若要開始使用，只需從 SageMaker 主控台按一下「開始使用」，或從 Amazon Athena、Amazon Redshift 或 Amazon S3 Tables 開啟 SageMaker Unified Studio 即可。一鍵佈設現有資料集的功能適用於支援 Amazon SageMaker Unified Studio 的所有區域。若要進一步了解，請參閱 AWS 新聞部落格或瀏覽 Amazon SageMaker 文件。