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Ambientes de aprendizado de máquina oferecidos pela Amazon SageMaker AI
Importante
O Amazon SageMaker Studio e o Amazon SageMaker Studio Classic são dois dos ambientes de aprendizado de máquina que você pode usar para interagir com a SageMaker IA.
Se seu domínio foi criado depois de 30 de novembro de 2023, o Studio é sua experiência padrão.
Se seu domínio foi criado antes de 30 de novembro de 2023, o Amazon SageMaker Studio Classic é sua experiência padrão. Para usar o Studio se o Amazon SageMaker Studio Classic for sua experiência padrão, consulteMigração do Amazon SageMaker Studio Classic.
Quando você migra do Amazon SageMaker Studio Classic para o Amazon SageMaker Studio, não há perda na disponibilidade dos recursos. O Studio Classic também existe como um IDE no Amazon SageMaker Studio para ajudá-lo a executar seus fluxos de trabalho legados de aprendizado de máquina.
SageMaker A IA é compatível com os seguintes ambientes de aprendizado de máquina:
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Amazon SageMaker Studio (recomendado): a mais recente experiência baseada na web para executar fluxos de trabalho de ML com um conjunto de. IDEs O Studio é compatível com os seguintes aplicações:
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Amazon SageMaker Studio clássico
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Editor de Código, baseado em Code-OSS, Visual Studio Code - código aberto
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JupyterLab
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Amazon SageMaker Canvas
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RStudio
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Amazon SageMaker Studio Classic: permite criar, treinar, depurar, implantar e monitorar seus modelos de aprendizado de máquina.
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Instâncias do Amazon SageMaker Notebook: permite que você prepare e processe dados, além de treinar e implantar modelos de aprendizado de máquina a partir de uma instância computacional executando o aplicativo Jupyter Notebook.
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Amazon SageMaker Studio Lab: O Studio Lab é um serviço gratuito que dá acesso a recursos AWS computacionais em um ambiente baseado em código aberto JupyterLab, sem a necessidade de uma AWS conta.
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Amazon SageMaker Canvas: oferece a capacidade de usar o aprendizado de máquina para gerar previsões sem precisar codificar.
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Amazon SageMaker geospatial: oferece a capacidade de criar, treinar e implantar modelos geoespaciais.
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RStudio na Amazon SageMaker AI: RStudio é um IDE para R
, com um console, editor de realce de sintaxe que oferece suporte à execução direta de código e ferramentas para plotagem, histórico, depuração e gerenciamento de espaço de trabalho. -
SageMaker HyperPod: SageMaker HyperPod permite provisionar clusters resilientes para executar cargas de trabalho de aprendizado de máquina (ML) e desenvolver state-of-the-art modelos como modelos de linguagem grande (LLMs), modelos de difusão e modelos básicos (). FMs
Para usar esses ambientes de aprendizado de máquina, você ou o administrador da sua organização devem criar um domínio Amazon SageMaker AI. As exceções são Studio Lab, SageMaker Notebook Instances e. SageMaker HyperPod
Em vez de provisionar recursos manualmente e gerenciar permissões para você e seus usuários, você pode criar um domínio da Amazon DataZone . O processo de criação de um DataZone domínio Amazon cria um domínio Amazon SageMaker AI correspondente com bancos de dados Amazon Redshift AWS Glue ou Amazon Redshift para seus fluxos de trabalho de ETL. Configurar um domínio por meio da Amazon DataZone reduz o tempo necessário para configurar ambientes de SageMaker IA para seus usuários. Para obter mais informações sobre a configuração de um domínio Amazon SageMaker AI na Amazon DataZone, consulteConfigurar SageMaker ativos (guia do administrador).
Os usuários dentro do DataZone domínio da Amazon têm permissões para todas as ações da Amazon SageMaker AI, mas suas permissões são limitadas aos recursos dentro do DataZone domínio da Amazon.
A criação de um DataZone domínio da Amazon simplifica a criação de um domínio que permite que seus usuários compartilhem dados e modelos entre si. Para obter informações sobre como eles podem compartilhar dados e modelos, consulteAcesso controlado aos ativos com o Amazon SageMaker Assets.
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