Amazon SageMaker Studio nouveau et amélioré

À partir d’aujourd’hui, SageMaker Studio propose une suite d’IDE, notamment un éditeur de code basé sur Code-OSS Visual Studio Code Open Source, JupyterLab amélioré et plus rapide et RStudio. Les praticiens du ML peuvent choisir leur IDE préféré pour accélérer le développement du ML. Par exemple, un data scientist pourrait utiliser JupyterLab et des tâches de formation dans Studio pour explorer les données et régler les modèles, tandis qu’un ingénieur MLOP pourrait choisir l’éditeur de code et l’outil de pipelines dans Studio pour déployer. et surveiller les modèles en production. Votre IDE s’ouvrira dans un onglet séparé permettant aux utilisateurs de travailler avec une expérience plein écran. De plus, les utilisateurs peuvent désormais visualiser leurs tâches de formation, y compris les tâches qu’ils ont éventuellement planifiées à partir de blocs-notes et les tâches de formation qu’ils ont pu lancer à partir de JumpStart. Nous sommes également ravis d’annoncer une nouvelle expérience interactive dans SageMaker Studio pour déployer des modèles avec des configurations optimales en seulement trois clics. Les utilisateurs peuvent également désormais surveiller et gérer leurs points de terminaison dans Studio sans avoir à accéder à la console AWS. SageMaker Studio est livré avec une expérience JumpStart améliorée. Il est désormais facile de découvrir, d’importer, d’affiner et de déployer un modèle de base en quelques clics seulement.

Amazon SageMaker Studio est disponible dans toutes les régions Amazon Web Services où Amazon SageMaker est actuellement disponible, à l’exception de la Chine et des régions Amazon Web Services GovCloud (États-Unis).

Pour commencer, reportez-vous à la documentation Amazon SageMaker Studio.