Amazon が提供する機械学習環境 SageMaker

Amazon SageMaker Studio (推奨): のスイートで ML ワークフローを実行するための最新のウェブベースのエクスペリエンスIDEs。Studio は、次のアプリケーションをサポートしています。

Amazon SageMaker Studio Classic : 機械学習モデルを構築、トレーニング、デバッグ、デプロイ、モニタリングできます。

Amazon SageMaker Notebook Instances : Jupyter Notebook アプリケーションを実行しているコンピューティングインスタンスから、データの準備と処理、機械学習モデルのトレーニングとデプロイを行うことができます。

Amazon SageMaker Studio Lab : Studio Lab は、アカウントを必要と JupyterLabせずに、オープンソース に基づく環境内の AWS コンピューティングリソースへのアクセスを許可する無料のサービスです AWS 。

Amazon SageMaker Canvas : 機械学習を使用して、コーディングを必要とせずに予測を生成できます。

Amazon SageMaker 地理空間 : 地理空間モデルを構築、トレーニング、デプロイできます。

RStudio on Amazon SageMaker: RStudioは、コンソール、直接コード実行をサポートする構文強調エディタ、プロット、履歴、デバッグ、ワークスペース管理用のツールを備えた IDE for R です。

SageMaker HyperPod：機械学習 (ML) ワークロードを実行し、大規模言語モデル () SageMaker HyperPod 、拡散モデル、基盤モデル (LLMs) などのモデルを開発 state-of-the-artするための回復力のあるクラスターをプロビジョニングしますFMs。