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Amazon SageMaker Studio 新增了基於網頁的界面、程式碼編輯器及靈活的工作空間,有效簡化使用者體驗

出處:AWS

AWS 近期宣布改進了 Amazon SageMaker Studio 的使用體驗!新的 SageMaker Studio 基於網頁的界面加載速度更快,無論您選擇哪種整合式開發環境(IDE),都可以一致地訪問您喜歡的 IDE 以及 SageMaker 資源和工具。除了 JupyterLab 和 RStudio 之外,SageMaker Studio 現在還包括基於 Code-OSS(Visual Studio Code Open Source)的全面管理的程式碼編輯器。

 

使用靈活的工作空間,您可以啟動程式碼編輯器和 JupyterLab。透過這些空間,您可以隨時隨地按需調整 IDE 的計算和儲存空間,自定義運行時的環境,並隨時暫停和恢復編碼工作。您可以啟動多個這樣的空間,每個空間配置不同的計算、儲存和運行時組合。

SageMaker Studio 現在還提供了簡化的啟動和管理體驗,以幫助個人用戶和企業管理員在幾分鐘內開始使用。

以下是SageMaker Studio 一些亮點分享:

 

新的 SageMaker Studio 基於網頁的界面充當您喜愛的 IDE 的啟動中心,並且可以存取 SageMaker 工具,用於構建、訓練、調整和部署模型。您現在可以在 SageMaker Studio 中查看 SageMaker 訓練任務和端點,並通過 SageMaker JumpStart 存取基礎模型(FM)。此外,您不再需要手動升級 SageMaker Studio。

 

 

基於 Code-OSS(Visual Studio Code Open Source)的新程式碼編輯器

作為一名數據科學家或機器學習(ML)從業者,您現在可以登錄 SageMaker Studio 並直接從瀏覽器啟動 Code Editor。使用Code Editor,您可以從 Open VSX 註冊表和預配置的 AWS 工具包中,使用數千個與 VS Code 兼容的擴展,用於在 AWS 上開發和部署應用程序。您還可以使用由 Amazon CodeWhisperer 和 Amazon CodeGuru 提供支援的人工智能(AI)驅動的編碼助手和安全掃描工具。

 

 

 

 

在靈活的工作空間中啟動 Code Editor 和 JupyterLab

您可以使用僅由創建該空間的用戶才能訪問的私有空間來啟動 Code Editor 和 JupyterLab。這種靈活的工作空間旨在提供更快速、更高效的編碼環境。

 

這些空間預先配置了一個包含常用 ML 框架和 Python 包的 SageMaker 分發版。在人工智能驅動的編碼助手和安全工具的幫助下,您可以快速生成、調試、解釋和重構代碼。

 

此外,SageMaker Studio 提供了改進的協作體驗。您可以使用內置的 Git 集成來共享和版本化代碼,或者使用 Amazon EFS 帶入自己的共享文件存儲,以便在不同用戶或團隊之間訪問協作文件系統。

 

 

 

 

精簡的使用者啟動和管理

 

通過重新設計的設置和啟動工作流程,您現在可以在幾分鐘內設置 SageMaker Studio。作為個人用戶,您現在可以使用一鍵式體驗來啟動 SageMaker Studio,使用默認預設,無需了解域或 AWS IAM 角色。

作為企業管理員,逐步的指導文件幫助您選擇正確的身份驗證方法,連接到您的第三方身份提供者,集成網絡和安全配置,配置細粒度訪問策略,並選擇 在SageMaker Studio 中啟用的正確應用程序。您也可以隨時更新設置。

要開始,請轉到 SageMaker 控制台,然後選擇「為單個用戶設置」或「為組織設置」。

 

 

單個用戶設置將開始使用默認預設值部署 SageMaker Studio,並在幾分鐘內準備就緒。組織設置將逐步引導您完成配置。請注意,您可以選擇繼續使用傳統的 SageMaker Studio 體驗,或開始探索新的體驗。

 

 

立即體驗 Amazon SageMaker Studio

新的 Amazon SageMaker Studio 已經在所有提供 SageMaker Studio的AWS 區域中可用。新的 SageMaker Studio 將默認使用新的基於網頁的界面。如果您已經有現有的設置並且想開始使用新的體驗,請查看 SageMaker 開發者指南,了解如何遷移您的現有域的說明。

立即聯繫 iKala Cloud,了解 SageMaker 更多應用!

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