Von Amazon SageMaker AI angebotene Umgebungen für maschinelles Lernen

Amazon SageMaker Studio (empfohlen): Die neueste webbasierte Erfahrung für die Ausführung von ML-Workflows mit einer Suite von IDEs. Studio unterstützt die folgenden Anwendungen:

Amazon SageMaker Studio Classic: Ermöglicht das Erstellen, Trainieren, Debuggen, Bereitstellen und Überwachen Ihrer Modelle für maschinelles Lernen.

Amazon SageMaker Notebook Instances: Ermöglicht die Vorbereitung und Verarbeitung von Daten sowie das Trainieren und Bereitstellen von Modellen für maschinelles Lernen von einer Recheninstanz aus, auf der die Jupyter Notebook-Anwendung ausgeführt wird.

Amazon SageMaker Studio Lab: Studio Lab ist ein kostenloser Service, mit dem Sie in einer Open-Source-Umgebung auf AWS Rechenressourcen zugreifen können JupyterLab, ohne dass ein Konto erforderlich ist. AWS

Amazon SageMaker Canvas: Gibt Ihnen die Möglichkeit, mithilfe von maschinellem Lernen Vorhersagen zu generieren, ohne programmieren zu müssen.

Amazon SageMaker Geospatial: Gibt Ihnen die Möglichkeit, georäumliche Modelle zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen.

RStudio auf Amazon SageMaker AI: RStudio ist eine IDE für R mit einer Konsole, einem Editor zur Syntaxhervorhebung, der die direkte Codeausführung unterstützt, und Tools für Plotten, Verlauf, Debugging und Workspace-Management.

SageMaker HyperPod: SageMaker HyperPod ermöglicht die Bereitstellung robuster Cluster für die Ausführung von Workloads für maschinelles Lernen (ML) und die Entwicklung hochmoderner Modelle wie Large Language Models (LLMs), Diffusionsmodelle und Foundation Models (FMs).