Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.
Lingkungan pra-instal Studio Lab
Amazon SageMaker Studio Lab menggunakan lingkungan conda untuk memuat paket (atau pustaka) Anda. Lingkungan adalah folder yang berisi paket yang telah Anda instal. Anda dapat berinteraksi dengan lingkungan dengan menggunakan terminal atau JupyterLab notebook Anda. Untuk menggunakan lingkungan dan paket yang diinstal di dalamnya, Anda harus memilih kernel yang sesuai yang berisi nama yang sama dengan lingkungan saat membuka JupyterLab notebook Anda. Untuk panduan tentang cara mengelola lingkungan Anda, lihat. Kelola lingkungan Anda Untuk informasi selengkapnya tentang menginstal paket di lingkungan Anda, lihatSesuaikan lingkungan Anda.
Studio Lab memiliki berbagai lingkungan yang sudah diinstal sebelumnya untuk Anda. Setiap perubahan yang dilakukan pada lingkungan memori persisten akan tetap ada untuk sesi Anda berikutnya. Setiap perubahan pada lingkungan memori non-persisten tidak akan tetap untuk sesi berikutnya, tetapi paket di dalamnya akan diperbarui dan diuji untuk kompatibilitasnya oleh Amazon. SageMaker Anda biasanya ingin menggunakan lingkungan memori sagemaker-distribution non-persisten jika Anda ingin menggunakan lingkungan yang dikelola sepenuhnya yang sudah berisi banyak paket populer yang digunakan oleh insinyur pembelajaran mesin (ML) dan ilmuwan data. Jika tidak, Anda dapat menggunakan default lingkungan jika Anda ingin menyesuaikan lingkungan Anda secara signifikan.
Berikut ini kami mencantumkan lingkungan pra-instal dan kasus penggunaannya. Untuk melihat paket yang diinstal di lingkungan, lihatSesuaikan lingkungan Anda.
-
sagemaker-distribution: Lingkungan memori non-persisten yang diperbarui secara berkala dan diuji kompatibilitasnya, dikelola sepenuhnya oleh Amazon SageMaker. Lingkungan ini berisi paket populer yang digunakan dalam ML, ilmu data, dan visualisasi.sagemaker-distributionLingkungan terkait erat dengan lingkungan yang digunakan di Amazon SageMaker Studio Classic, jadi setelah lulus dari Studio Lab ke Studio Classic notebook harus berjalan dengan cara yang sama. Untuk informasi tentang mengekspor lingkungan Anda dari Studio Lab ke Studio Classic, lihatEkspor lingkungan Amazon SageMaker Studio Lab ke Amazon SageMaker Studio Classic. -
default: Lingkungan memori persisten dengan sangat sedikit paket yang sudah diinstal sebelumnya. Setiap paket yang diinstal atau perubahan pada lingkungan ini akan berlanjut pada sesi Anda berikutnya. -
studiolab: Lingkungan memori persisten tempat JupyterLab dan paket terkait lainnya diinstal. Lingkungan ini hanya boleh digunakan untuk JupyterLab dan ekstensi server Jupyter, untuk mengkonfigurasi antarmuka pengguna. JupyterLab -
studiolab-safemode: Lingkungan memori non-persisten. Lingkungan ini diaktifkan secara otomatis ketika ada masalah saat memulai runtime proyek Anda. Digunakan untuk pemecahan masalah. Untuk informasi tentang pemecahan masalah, lihat. Memecahkan masalah -
base: Lingkungan memori non-persisten. Lingkungan ini hanya digunakan untuk perkakas sistem dan tidak boleh digunakan oleh pelanggan.
Untuk informasi tentang SageMaker gambar dan versinya, lihat SageMaker Gambar Amazon tersedia untuk digunakan dengan Studio Classic.
