JupyterLab
在數秒內啟動全受管 JupyterLab。將最新的 Web 互動式開發環境用於筆記本、程式碼和資料。其靈活且可擴展的介面可讓您輕鬆設定機器學習 (ML) 工作流程。獲得生成式 AI 協助的程式碼產生、疑難排解和專家指導協助,以加速您的 ML 開發,所有這一切都能在筆記型電腦環境中進行。
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基於 Code-OSS 的程式碼編輯器
使用輕量型但功能強大的程式碼編輯器,利用熟悉的捷徑、終端機、偵錯工具和重構工具提高生產力。從 Open VSX 擴充功能庫中提供的數千個 Visual Studio Code 相容擴充功能中選擇,以增強您的開發體驗。透過 GitHub 儲存庫啟用版本控制和跨團隊協作。在預先設定的 SageMaker AI 發行版中,使用最受歡迎的現成 ML 架構。透過 AWS Toolkit for Visual Studio Code 與 AWS 服務密切整合,包括對 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 和 Amazon Redshift 等 AWS 資料來源的內建存取,並透過 Amazon Q Developer 提供的聊天式和內聯程式碼建議提高編碼效率。
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RStudio
透過主控台使用全受管使用適用於 R 的整合式開發環境 (IDE);支援直接程式碼執行的語法反白顯示編輯器;以及用於繪圖、歷史記錄、偵錯和工作區管理的工具。使用預先設定的 R 套件 (例如 devtools、tidyverse、shine 和 rmarkdown) 產生洞察,並使用 RStudio Connect 加以發佈。您可以在 RStudio、JupyterLab 和程式碼編輯器 IDE 中順暢切換,以進行 R 和 Python 開發。
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存取和評估 FM
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大規模準備資料
使用適用於資料工程、分析和 ML 的統一環境來簡化您的資料工作流程。透過 Amazon EMR 和 AWS Glue 無伺服器 Spark 環境,互動方式執行 Spark 工作,並使用 Spark UI 監控這些工作。使用內建的資料準備功能可視化資料、識別資料品質問題,並套用建議的解決方案來提高資料品質。自動化資料準備工作流程,幾個步驟即可將您的筆記本安排為一項作業。於中央特徵存放區儲存、共用和管理 ML 模型功能。
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以最佳化效能迅速訓練模型
Amazon SageMaker AI 提供高效能的分散式訓練庫和內建工具,以最佳化模型效能。在將模型部署到生產環境之前,您可以自動調整模型,以及視覺化和更正效能問題。
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部署模型實現最佳推論效能和成本
利用多樣化的 ML 基礎架構和部署選項來部署您的模型,滿足 ML 推論需求。SageMaker AI 是一項全受管服務,與 MLops 工具整合,讓您可以擴展模型部署、降低推論成本、在生產環境中更有效管理模型,並降低營運負擔。
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提供高效的 ML 模型
SageMaker AI 提供專門打造的 MLOps 和管控工具,幫助您在 ML 生命週期中實現自動化、標準化和簡化文件流程。利用 SageMaker AI MLOps 工具,您可以輕鬆在大規模情境下進行 ML 模型的訓練、測試、疑難排解、部署和管理,同時確保在生產環境中維持模型的卓越性能。
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獲得生成式 AI 支援的協助
透過 JupyterLab 和程式碼編輯器上由 Amazon Q Developer 提供支援的 AI 協助,加快 ML 開發速度。利用 Amazon Q Developer 內嵌程式碼建議和以聊天為基礎的協助,即可根據需求獲得「操作方式」指導、編碼支援和疑難排解步驟。利用這個觸手可及的強大工具,快速入門並提高您的工作效率。
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加速 ML 和生成式 AI 開發
AWS 合作夥伴的 AI 應用程式現已在 Amazon SageMaker AI 和 Amazon SageMaker Unified Studio 中提供。在 SageMaker 中尋找、部署和使用這些 AI 應用程式。無縫的全受管體驗,無需佈建或操作基礎設施。一切都在 SageMaker 環境的安全和隱私保護下進行。
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