Use ambientes de aprendizado de máquina oferecidos pela Amazon SageMaker

Amazon SageMaker Studio (recomendado): a mais recente experiência baseada na web para executar fluxos de trabalho de ML com um conjunto de IDEs. O Studio é compatível com os seguintes aplicativos:

Amazon SageMaker Studio Classic: permite criar, treinar, depurar, implantar e monitorar seus modelos de aprendizado de máquina.

Instâncias do Amazon SageMaker Notebook: permite que você prepare e processe dados, além de treinar e implantar modelos de aprendizado de máquina a partir de uma instância computacional executando o aplicativo Jupyter Notebook.

Amazon SageMaker Studio Lab: O Studio Lab é um serviço gratuito que oferece acesso a recursos AWS computacionais em um ambiente baseado em código aberto JupyterLab, sem a necessidade de uma AWS conta.

Amazon SageMaker Canvas: oferece a capacidade de usar o aprendizado de máquina para gerar previsões sem precisar codificar.

Amazon SageMaker geospatial: oferece a capacidade de criar, treinar e implantar modelos geoespaciais.

RStudio na Amazon SageMaker: O RStudio é um IDE para R, com um console, editor de destaque de sintaxe que suporta execução direta de código e ferramentas para plotagem, histórico, depuração e gerenciamento de espaço de trabalho.

SageMaker HyperPod: SageMaker HyperPod permite provisionar clusters resilientes para executar cargas de trabalho de aprendizado de máquina (ML) e desenvolver state-of-the-art modelos como modelos de linguagem grande (LLMs), modelos de difusão e modelos básicos (FMs).