Le traduzioni sono generate tramite traduzione automatica. In caso di conflitto tra il contenuto di una traduzione e la versione originale in Inglese, quest'ultima prevarrà.
Modifica della disponibilità di Studio Lab
Nota
Amazon SageMaker Studio Lab non è più aperto a nuovi clienti. I clienti esistenti possono continuare a utilizzare il servizio normalmente. AWS continua a investire in miglioramenti della sicurezza e della disponibilità di Studio Lab, ma non prevediamo di introdurre nuove funzionalità.
Amazon SageMaker Studio
Amazon SageMaker Studio sostituisce completamente SageMaker Studio Lab fornendo allo stesso ambiente JupyterLab-based notebook un accesso aggiuntivo ai AWS servizi, risorse di calcolo scalabili e strumenti ML integrati. SageMaker Studio supporta gli stessi runtime per notebook, ambienti conda e flussi di lavoro di gestione dei file che gli utenti di Studio Lab conoscono bene.
Per l'elaborazione, SageMaker Studio fornisce l'accesso a una serie di tipi di istanze, dal livello gratuito (ml.t3.medium) a GPU-accelerated istanze come G6, G6e ecc., consentendo agli utenti di scalare oltre i limiti fissi di 12 GB di RAM e 15 GB di spazio di archiviazione di Studio Lab. Per la collaborazione e le MLOps, SageMaker Studio si integra con AWS servizi come Amazon S3, Pipelines e Managed MLFlow per il monitoraggio degli esperimenti. SageMaker Per ulteriori informazioni, consulta SageMaker AI Free Tier.
Insieme, queste funzionalità forniscono un'alternativa scalabile e pronta per la produzione all'ambiente notebook free-tier di SageMaker Studio Lab.
Sostituzione di Amazon Studio Lab con Amazon Studio SageMaker SageMaker
Questa sezione ti guida nella migrazione dei dati esistenti di Amazon SageMaker Studio Lab su Amazon SageMaker Studio. Questa soluzione supporta funzionalità equivalenti per l'esecuzione di JupyterLab notebook, la gestione di ambienti conda e l'archiviazione di file di progetto durante lo sviluppo su Amazon AI. SageMaker
Esportazione da Studio Lab
-
Esporta le configurazioni dell'ambiente Conda. Attiva l'ambiente conda che desideri migrare ed esportalo in un file YAML. Non esportare gli
baseambientistudiolab, ostudiolab-safemode, poiché sono incompatibili con Studio. SageMaker -
Salva taccuini e file di dati. Scarica i tuoi JupyterLab notebook (file.ipynb), gli script Python e tutti i dati associati dal tuo ambiente Studio Lab. Puoi esportare i file sul tuo computer locale utilizzando Studio Lab File Browser o inviarli a un repository Git utilizzando il terminale Studio Lab.
-
Copia set di dati di grandi dimensioni su Amazon S3 (se applicabile). Per file o directory di grandi dimensioni difficili da scaricare localmente, copiali in un bucket S3 utilizzando il terminale Studio Lab. Per i passaggi dettagliati, consulta Caricare oggetti su Amazon S3.
-
Elimina il tuo progetto Studio Lab (opzionale). Una volta confermata la migrazione, elimina i file di progetto di Studio Lab per liberare spazio di archiviazione.
Configurazione delle sostituzioni
-
Crea un account AWS . Se non hai già un AWS account, creane uno su aws.amazon. com/free
. -
Configura un dominio e uno spazio SageMaker Studio. Crea un dominio SageMaker Studio e un profilo utente, quindi crea uno JupyterLab Space. Ogni Space dispone del proprio volume Amazon EBS per lo storage persistente. Fai riferimento alla panoramica del dominio SageMaker AI per i passaggi dettagliati.
-
Carica taccuini e file su Studio. SageMaker Apri il tuo JupyterLab Space e carica i file esportati usando l'icona di caricamento del File Browser, oppure clona il tuo repository Git direttamente dal terminale. JupyterLab
-
Ricrea gli ambienti Conda in Studio. SageMaker Apri un terminale nel tuo JupyterLab Space e usa il file YAML esportato per ricreare il tuo ambiente conda. Dopo l'installazione, l'ambiente sarà disponibile come kernel per i tuoi notebook. Per i passaggi dettagliati, consulta la sezione Personalizzazione dell'JupyterLab ambiente in SageMaker Studio.
La migrazione a SageMaker Studio comporta la migrazione solo dei notebook, dei file e delle configurazioni dell'ambiente. Lo storico dell'utilizzo del computer o dei log delle sessioni di Studio Lab non vengono trasferiti. Lo sviluppo, la sperimentazione e la gestione del calcolo futuri avverranno all'interno SageMaker di Studio.
