Pilih preferensi cookie Anda

Kami menggunakan cookie penting serta alat serupa yang diperlukan untuk menyediakan situs dan layanan. Kami menggunakan cookie performa untuk mengumpulkan statistik anonim sehingga kami dapat memahami cara pelanggan menggunakan situs dan melakukan perbaikan. Cookie penting tidak dapat dinonaktifkan, tetapi Anda dapat mengklik “Kustom” atau “Tolak” untuk menolak cookie performa.

Jika Anda setuju, AWS dan pihak ketiga yang disetujui juga akan menggunakan cookie untuk menyediakan fitur situs yang berguna, mengingat preferensi Anda, dan menampilkan konten yang relevan, termasuk iklan yang relevan. Untuk menerima atau menolak semua cookie yang tidak penting, klik “Terima” atau “Tolak”. Untuk membuat pilihan yang lebih detail, klik “Kustomisasi”.

SageMaker Studio Amazon

Mode fokus
SageMaker Studio Amazon - Amazon SageMaker AI

Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.

Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.

penting

Pada 30 November 2023, pengalaman Amazon SageMaker Studio sebelumnya sekarang bernama Amazon SageMaker Studio Classic. Bagian berikut khusus untuk menggunakan pengalaman Studio yang diperbarui. Untuk informasi tentang menggunakan aplikasi Studio Classic, lihatAmazon SageMaker Studio Klasik.

Amazon SageMaker Studio adalah pengalaman berbasis web terbaru untuk menjalankan alur kerja ML. Studio menawarkan serangkaian lingkungan pengembangan terintegrasi (IDEs). Ini termasuk Code Editor, berdasarkan Code-OSS, Visual Studio Code - Open Source, JupyterLab aplikasi baru, RStudio dan Amazon SageMaker Studio Classic. Untuk informasi selengkapnya, lihat Aplikasi yang didukung di Amazon SageMaker Studio.

UI berbasis web baru di Studio lebih cepat dan menyediakan akses ke semua sumber daya SageMaker AI, termasuk pekerjaan dan titik akhir, dalam satu antarmuka. Praktisi ML juga dapat memilih IDE pilihan mereka untuk mempercepat pengembangan ML. Seorang ilmuwan data dapat menggunakannya JupyterLab untuk mengeksplorasi data dan menyetel model. Selain itu, insinyur operasi pembelajaran mesin (MLOps) dapat menggunakan Editor Kode dengan alat pipa di Studio untuk menyebarkan dan memantau model dalam produksi.

Pengalaman Studio sebelumnya masih didukung sebagai Amazon SageMaker Studio Classic. Studio Classic adalah pengalaman default untuk pelanggan yang sudah ada, dan tersedia sebagai aplikasi di Studio. Untuk informasi selengkapnya tentang Studio Classic, lihatAmazon SageMaker Studio Klasik. Untuk informasi tentang cara bermigrasi dari Studio Classic ke Studio, lihatMigrasi dari Amazon SageMaker Studio Classic.

Studio menawarkan manfaat berikut:

  • JupyterLab Aplikasi baru yang memiliki waktu start-up lebih cepat dan lebih dapat diandalkan daripada aplikasi Studio Classic yang ada. Untuk informasi selengkapnya, lihat SageMaker JupyterLab.

  • Sebuah suite IDEs yang terbuka di tab terpisah, termasuk Editor Kode baru, berdasarkan Code-OSS, Visual Studio Code - aplikasi Open Source. Pengguna dapat berinteraksi dengan didukung IDEs dalam pengalaman layar penuh. Untuk informasi selengkapnya, lihat Aplikasi yang didukung di Amazon SageMaker Studio.

  • Akses ke semua sumber daya SageMaker AI Anda di satu tempat. Studio menampilkan instance yang berjalan di semua aplikasi Anda. 

  • Akses ke semua pekerjaan pelatihan dalam satu tampilan, terlepas dari apakah mereka dijadwalkan dari notebook atau dimulai dari Amazon. SageMaker JumpStart

  • Alur kerja penerapan model yang disederhanakan dan manajemen dan pemantauan titik akhir langsung dari Studio. Anda tidak perlu mengakses konsol SageMaker AI.

  • Pembuatan otomatis semua aplikasi yang dikonfigurasi saat Anda onboard ke domain. Untuk informasi tentang orientasi ke domain, lihatIkhtisar domain Amazon SageMaker AI.

  • JumpStart Pengalaman yang lebih baik di mana Anda dapat menemukan, mengimpor, mendaftar, menyempurnakan, dan menerapkan model pondasi. Untuk informasi selengkapnya, lihat SageMaker JumpStart model terlatih.

PrivasiSyarat situsPreferensi cookie
© 2025, Amazon Web Services, Inc. atau afiliasinya. Semua hak dilindungi undang-undang.