Integration der Amazon SageMaker AI-Funktion mit RStudio auf Amazon AI SageMaker

Einer der Vorteile der Verwendung von RStudio auf Amazon SageMaker AI ist die Integration von Amazon SageMaker AI-Funktionen. Dies beinhaltet die Integration mit Amazon SageMaker Studio Classic und Reticulate. Im Folgenden finden Sie Informationen zu diesen Integrationen und Beispiele für deren Verwendung.

Verwenden Sie Amazon SageMaker Studio Classic und RStudio auf Amazon AI SageMaker

Ihre Amazon SageMaker Studio Classic- und RStudio-Instances verwenden dasselbe Amazon EFS-Dateisystem. Das bedeutet, dass auf Dateien, die Sie mit JupyterLab importieren und erstellen, mit RStudio zugegriffen werden kann und umgekehrt. Auf diese Weise können Sie mit Studio Classic und RStudio an denselben Dateien arbeiten, ohne Ihre Dateien zwischen den beiden verschieben zu müssen. Weitere Informationen zu diesem Workflow finden Sie im Blog Announcing Fully Managed RStudio on Amazon SageMaker AI for Data Scientists.

Verwenden Sie Amazon SageMaker SDK mit Reticulate

Das https://rstudio.github.io/reticulate Reticulate-Paket wird als R-Schnittstelle zum Amazon SageMaker Python SDK verwendet, um API-Aufrufe an Amazon zu tätigen. SageMaker Das Reticulate-Paket übersetzt zwischen R- und Python-Objekten, und Amazon SageMaker AI bietet eine serverlose Data-Science-Umgebung, in der Modelle für maschinelles Lernen (ML) in großem Maßstab trainiert und bereitgestellt werden können. Allgemeine Informationen zum Reticulate-Paket finden Sie unter R-Schnittstelle zu Python.

Einen Blog, in dem beschrieben wird, wie das Reticulate-Paket mit Amazon SageMaker AI verwendet wird, finden Sie unter R mit Amazon AI verwenden. SageMaker

Die folgenden Beispiele zeigen, wie für bestimmte Anwendungsfälle verwendet wird.