View a markdown version of this page

Perubahan ketersediaan Studio Lab - Amazon SageMaker AI
SageMaker Studio AmazonMengganti Amazon SageMaker Studio Lab dengan Amazon SageMaker Studio

Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.

Perubahan ketersediaan Studio Lab

catatan

Amazon SageMaker Studio Lab tidak lagi terbuka untuk pelanggan baru. Pelanggan yang sudah ada dapat terus menggunakan layanan seperti biasa. AWS terus berinvestasi dalam peningkatan keamanan dan ketersediaan untuk Studio Lab, tetapi kami tidak berencana untuk memperkenalkan fitur baru.

SageMaker Studio Amazon

Amazon SageMaker Studio berfungsi sebagai pengganti lengkap untuk SageMaker Studio Lab dengan menyediakan lingkungan JupyterLab-based notebook yang sama dengan akses tambahan ke AWS layanan, sumber daya komputasi yang dapat diskalakan, dan alat HTML terintegrasi. SageMaker Studio mendukung runtime notebook, lingkungan conda, dan alur kerja manajemen file yang sama yang akrab dengan pengguna Studio Lab.

Untuk komputasi, SageMaker Studio menyediakan akses ke berbagai jenis instans mulai dari tingkat gratis (ml.t3.medium) hingga GPU-accelerated instans seperti G6, G6e, dll., yang memungkinkan pengguna untuk menskalakan melampaui RAM 12 GB tetap Studio Lab dan batas penyimpanan 15 GB. Untuk kolaborasi dan MLOP, SageMaker Studio terintegrasi dengan AWS layanan seperti Amazon S3, SageMaker Pipelines, dan MLFlow Terkelola untuk pelacakan eksperimen. Lihat SageMaker AI Tingkat Gratis untuk detailnya.

Bersama-sama, kemampuan ini memberikan alternatif yang dapat diskalakan dan siap produksi untuk lingkungan notebook tingkat gratis SageMaker Studio Lab.

Mengganti Amazon SageMaker Studio Lab dengan Amazon SageMaker Studio

Bagian ini memandu Anda untuk memigrasi data Amazon SageMaker Studio Lab yang ada ke Amazon SageMaker Studio. Solusi ini mendukung fungsionalitas yang setara untuk menjalankan JupyterLab notebook, mengelola lingkungan conda, dan menyimpan file proyek selama pengembangan di Amazon SageMaker AI.

Mengekspor dari Studio Lab

  1. Ekspor Konfigurasi Lingkungan Conda. Aktifkan lingkungan conda yang ingin Anda migrasikan dan ekspor ke file YAMM. Jangan mengeksporstudiolab,studiolab-safemode, atau base lingkungan, karena ini tidak kompatibel dengan SageMaker Studio.

  2. Simpan Notebook dan File Data. Unduh JupyterLab buku catatan Anda (file.ipynb), skrip Python, dan data terkait apa pun dari lingkungan Studio Lab Anda. Anda dapat mengekspor file ke mesin lokal Anda menggunakan Studio Lab File Browser, atau mendorongnya ke repositori Git menggunakan terminal Studio Lab.

  3. Salin Kumpulan Data Besar ke Amazon S3 (Jika Berlaku). Untuk file besar atau direktori yang sulit diunduh secara lokal, salin ke bucket S3 menggunakan terminal Studio Lab. Lihat Mengunggah objek ke Amazon S3 untuk langkah-langkah detailnya.

  4. Hapus Proyek Studio Lab Anda (Opsional). Setelah migrasi dikonfirmasi, hapus file proyek Studio Lab Anda untuk mengosongkan penyimpanan.

Mengkonfigurasi penggantian

  1. Buat AWS Akun. Jika Anda belum memiliki AWS akun, buat satu di aws.amazon. com/free.

  2. Siapkan Domain dan Ruang SageMaker Studio. Buat domain SageMaker Studio dan profil pengguna, lalu buat JupyterLab Space. Setiap Ruang mendapatkan volume Amazon EBS sendiri untuk penyimpanan persisten. Lihat ikhtisar domain SageMaker AI untuk langkah-langkah detailnya.

  3. Unggah Notebook dan File ke SageMaker Studio. Buka JupyterLab Space Anda dan unggah file yang Anda ekspor menggunakan ikon unggah File Browser, atau kloning repositori Git Anda langsung dari terminal. JupyterLab

  4. Buat Ulang Lingkungan Conda di SageMaker Studio. Buka terminal di JupyterLab Space Anda dan gunakan file YAMAL yang diekspor untuk membuat ulang lingkungan conda Anda. Setelah instalasi, lingkungan akan tersedia sebagai kernel untuk notebook Anda. Lihat kustomisasi JupyterLab lingkungan di SageMaker Studio untuk langkah-langkah detailnya.

Migrasi ke SageMaker Studio hanya memigrasikan buku catatan, file, dan konfigurasi lingkungan Anda. Penggunaan komputasi historis atau log sesi dari Studio Lab tidak ditransfer. Pengembangan masa depan, eksperimen, dan manajemen komputasi akan terjadi di dalam SageMaker Studio.