Utilizza ambienti di apprendimento automatico offerti da Amazon SageMaker

Amazon SageMaker Studio (consigliato): la più recente esperienza basata sul Web per l'esecuzione di flussi di lavoro ML con una suite di IDE. Studio supporta le seguenti applicazioni:

Amazon SageMaker Studio Classic: ti consente di creare, addestrare, eseguire il debug, distribuire e monitorare i tuoi modelli di machine learning.

Istanze Amazon SageMaker Notebook: consente di preparare ed elaborare dati e addestrare e distribuire modelli di machine learning da un'istanza di calcolo che esegue l'applicazione Jupyter Notebook.

Amazon SageMaker Studio Lab: Studio Lab è un servizio gratuito che consente di accedere alle risorse di AWS calcolo, in un ambiente basato sull'open source JupyterLab, senza richiedere un AWS account.

Amazon SageMaker Canvas: ti offre la possibilità di utilizzare l'apprendimento automatico per generare previsioni senza bisogno di codificare.

Amazon SageMaker geospatial: ti dà la possibilità di creare, addestrare e distribuire modelli geospaziali.

RStudio su Amazon SageMaker: RStudio è un IDE per R, con una console, un editor di evidenziazione della sintassi che supporta l'esecuzione diretta del codice e strumenti per il plottaggio, la cronologia, il debug e la gestione dello spazio di lavoro.

SageMaker HyperPod: SageMaker HyperPod consente di fornire cluster resilienti per l'esecuzione di carichi di lavoro di machine learning (ML) e lo sviluppo di state-of-the-art modelli come modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM), modelli di diffusione e modelli di base (FM).