Amazon SageMaker AI の RStudio と Amazon SageMaker AI の機能統合

Amazon SageMaker AI で RStudio を使用する利点の 1 つは、Amazon SageMaker AI 機能の統合です。これには、Amazon SageMaker Studio Classic と Reticulate との統合が含まれます。以下に、これらの統合に関する情報と使用例を示します。

Amazon SageMaker Studio Classic と RStudio on Amazon SageMaker AI を使用する

Amazon SageMaker Studio Classic インスタンスと RStudio インスタンスは、同じ Amazon EFS ファイルシステムを共有します。つまり、Studio Classic を使用してインポートおよび作成したファイルは、RStudio を使用してアクセスでき、その逆も可能です。これにより、Studio Classic と RStudio の両方を使用して同じファイルを操作でき、2 つの間でファイルを移動する必要はありません。このワークフローの詳細については、Amazon SageMaker AI for Data Scientists での完全マネージド型 RStudio の発表」ブログを参照してください。

Reticulate で Amazon SageMaker AI SDK を使用する

-Reticulate パッケージは、Amazon SageMaker への API コールを行うための Amazon SageMaker Python SDK への R インターフェイスとして使用されます。Reticulate パッケージは R オブジェクトと Python オブジェクトを変換し、Amazon SageMaker AI はMachine Learning (ML) モデルを大規模にトレーニングおよびデプロイするためのサーバーレスデータサイエンス環境を提供します。Reticulate パッケージに関する一般的な情報については、「Python への R インターフェイス」を参照してください。

Amazon SageMaker AI で reticulate パッケージを使用する方法の概要を示すブログについては、Amazon SageMaker AI で R を使用する」を参照してください。

以下の例は、特定のユースケースで Reticulate を使用する方法を示しています。