JupyterLab de SageMaker

Cree un espacio de JupyterLab en Amazon SageMaker Studio para inicializar la aplicación de JupyterLab. Un espacio de JupyterLab es un espacio privado o compartido dentro de Studio que administra los recursos de almacenamiento y computación necesarios para ejecutar la aplicación de JupyterLab. La aplicación de JupyterLab es un entorno de desarrollo integrado basado en la web para cuadernos, código y datos. Utilice la amplia y flexible interfaz de la aplicación de JupyterLab para configurar y organizar los flujos de trabajo de machine learning.

De forma predeterminada, la aplicación de JupyterLab incluye la imagen de Distribución de SageMaker. La imagen de distribución incluye paquetes populares, como los siguientes:

Puede utilizar los espacios compartidos para colaborar en sus cuadernos de Jupyter con otros usuarios en tiempo real. Para obtener más información sobre los espacios compartidos, consulte Colaboración con espacios compartidos.

Dentro de la aplicación de JupyterLab, puede usar Amazon Q Developer, un complemento de código con tecnología de IA generativa para generar, depurar y explicar el código. Para obtener información sobre cómo utilizar Amazon Q Developer, consulte Guía del usuario de JupyterLab. Para obtener información sobre cómo configurar Amazon Q Developer, consulte Guía del administrador de JupyterLab.

Cree flujos de trabajo unificados de análisis y machine learning en el mismo cuaderno de Jupyter. Ejecute trabajos de Spark interactivos en Amazon EMR y en la infraestructura de AWS Glue sin servidor, directamente desde su cuaderno. Supervise y depure los trabajos más rápido mediante la interfaz de usuario insertada de Spark. En solo unos pasos, puede automatizar la preparación de los datos con solo programar el cuaderno como un trabajo.

La aplicación de JupyterLab lo ayuda a trabajar en colaboración con sus compañeros. Utilice la integración de Git integrada en el entorno de desarrollo integrado de JupyterLab para compartir y versionar el código. Traiga su propio sistema de almacenamiento de archivos si tiene un volumen de Amazon EFS.

La aplicación de JupyterLab se ejecuta en una sola instancia de Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) y utiliza un solo volumen de Amazon Elastic Block Store (Amazon EBS) para el almacenamiento. Puede cambiar de instancia más rápido o aumentar el tamaño del volumen de Amazon EBS según sus necesidades.

La aplicación de JupyterLab 4 se ejecuta en un espacio de JupyterLab dentro de Studio. Studio Classic utiliza la aplicación de JupyterLab 3. JupyterLab 4 proporciona los siguientes beneficios:

Para obtener más información sobre JupyterLab, consulte JupyterLab Documentation.