Amazon SageMaker AI 功能與 RStudio on Amazon SageMaker AI 整合

使用 RStudio on Amazon SageMaker AI 的其中一個優勢是 Amazon SageMaker AI 功能整合。這包含與 Amazon SageMaker Studio Classic 和 Reticulate 的整合。以下提供這些整合的相關資訊，以及使用這些整合的範例。

使用 Amazon SageMaker Studio Classic 和 RStudio on Amazon SageMaker AI

您的 Amazon SageMaker Studio Classic 執行個體和 RStudio 執行個體共用相同的 Amazon EFS 檔案系統。這表示您使用 Studio Classic 匯入和建立的檔案可以使用 RStudio 存取，反之亦然。這可讓您使用 Studio Classic 和 RStudio 處理相同檔案，無需在兩者之間移動檔案。如需此工作流程的詳細資訊，請參閱宣布適用於資料科學家的全受管 RStudio on Amazon SageMaker AI 部落格。

將 Amazon SageMaker 開發套件與 Reticulate 搭配使用

使用 reticulate 套件做為 R 介面連至 Amazon SageMaker Python SDK，以便對 Amazon SageMaker 執行 API 呼叫。reticulate 套件可在 R 與 Python 物件之間轉譯，而 Amazon SageMaker AI 則提供無伺服器資料科學環境，以大規模訓練和部署機器學習 (ML) 模型。如需有關 reticulate 套件的一般資訊，請參閱 R 到 Python 的介面。

如需概述如何使用 reticulate 套件搭配 Amazon SageMaker 的部落格，請參閱使用 R 搭配 Amazon SageMaker AI。

以下範例示範如何使用特定使用案例的 reticulate。