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# Integración de funciones de Amazon SageMaker AI con RStudio Amazon SageMaker AI
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 Una de las ventajas de usar RStudio Amazon SageMaker AI es la integración de las funciones de Amazon SageMaker AI. Esto incluye la integración con Amazon SageMaker Studio Classic y Reticulate. A continuación se proporcionan información sobre estas integraciones y ejemplos de su uso.

 **Usa Amazon SageMaker Studio Classic y RStudio en Amazon SageMaker AI** 

 Amazon SageMaker Studio Classic y RStudio las instancias comparten el mismo sistema de archivos de Amazon EFS. Esto significa que se puede acceder a los archivos que importe y cree con Studio Classic utilizando RStudio y viceversa. Esto le permite trabajar en los mismos archivos con Studio Classic y RStudio sin tener que mover los archivos entre ambos. Para obtener más información sobre este flujo de trabajo, consulte el blog [Anunciando Fully Managed RStudio on Amazon SageMaker AI for Data Scientists](https://aws.amazon.com/blogs/aws/announcing-fully-managed-rstudio-on-amazon-sagemaker-for-data-scientists).

 **Usa Amazon SageMaker SDK con reticulate** 

El paquete [reticulado](https://rstudio.github.io/reticulate) se utiliza como una interfaz R para el [SDK de Amazon SageMaker Python](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/) para realizar llamadas de API a Amazon. SageMaker El paquete reticulado traduce entre objetos R y Python, y Amazon SageMaker AI proporciona un entorno de ciencia de datos sin servidor para entrenar e implementar modelos de Machine Learning (ML) a escala. Para obtener más información sobre el paquete reticulado, consulte [Interfaz R con Python](https://rstudio.github.io/reticulate/).

Para ver un blog que describe cómo usar el paquete reticulado con Amazon SageMaker AI, consulte Uso de [R con Amazon SageMaker ](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/using-r-with-amazon-sagemaker/) AI.

En los ejemplos siguientes se muestra cómo utilizar reticulado para casos de uso específicos.
+ Para ver un cuaderno que describe cómo usar la reticulación para realizar transformaciones por lotes y hacer predicciones, consulte [Transformación por lotes con R con Amazon SageMaker AI.](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/r_examples/r_batch_transform/r_xgboost_batch_transform.html)
+ Para ver un cuaderno que describe cómo usar la reticulación para realizar ajustes de hiperparámetros y generar predicciones, consulte [Optimización de hiperparámetros mediante R con Amazon AI. SageMaker ](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/r_examples/r_xgboost_hpo_batch_transform/r_xgboost_hpo_batch_transform.html)