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Visão geral dos componentes do Amazon SageMaker Studio Lab

O Amazon SageMaker Studio Lab consiste nos seguintes componentes. Os tópicos a seguir apresentam mais detalhes sobre esses componentes.

Página de destino

Você pode solicitar uma conta e fazer login em uma conta existente na sua página de destino. Para navegar até a página inicial, consulte o site do Amazon SageMaker Studio Lab. Para obter mais informações sobre como criar uma conta Studio Lab, consulte Faça parte do Amazon SageMaker Studio Lab.

A captura de tela a seguir mostra a interface da página de destino do Studio Lab para solicitar uma conta de usuário e fazer login.

Conta do Studio Lab

Sua conta do Studio Lab dá acesso ao Studio Lab. Para mais informações sobre como criar uma conta de usuário, consulte Faça parte do Amazon SageMaker Studio Lab.

Página de visão geral do projeto

Você pode executar uma instância de computação e exibir informações sobre seu projeto nesta página. Para navegar até essa página, você deve fazer login no site do Amazon SageMaker Studio Lab. O URL assume o seguinte formato.

https://studiolab.sagemaker.aws/users/<YOUR_USER_NAME>

A captura de tela a seguir mostra uma visão geral do projeto na interface de usuário do Studio Lab.

Página de pré-visualização

Nesta página, você pode acessar uma pré-visualização somente leitura de um bloco de anotações Jupyter. Você não pode executar o caderno a partir da pré-visualização, mas você pode copiar esse caderno para o seu projeto. Para muitos clientes, essa pode ser a primeira página do Studio Lab que os clientes veem, pois eles podem estar abrindo um caderno a partir do GitHub notebook. Para obter mais informações sobre como usar GitHub os recursos, consulteUse GitHub recursos.

Para copiar a pré-visualização do caderno para seu projeto do Studio Lab:

Projeto

Seu projeto contém todos os seus arquivos e pastas, incluindo seus blocos de anotação Jupyter. Você tem controle total sobre os arquivos do seu projeto. Seu projeto também inclui a interface de usuário JupyterLab baseada. A partir dessa interface, você pode interagir com seus notebooks Jupyter, editar seus arquivos de código-fonte, integrar-se e conectar-se ao Amazon S3. GitHub Para obter mais informações, consulte Use o tempo de execução do projeto Amazon SageMaker Studio Lab.

A captura de tela a seguir mostra o projeto Studio Lab com o navegador de arquivos aberto e o inicializador do Studio Lab exibido.

Tipo de instância de computação

O tempo de execução do projeto do Amazon SageMaker Studio Lab é baseado em uma EC2 instância. Você tem 15 GB de armazenamento e 16 GB de. RAM A disponibilidade das instâncias de computação não é garantida e está sujeita à demanda. Se você precisar de recursos adicionais de armazenamento ou computação, considere mudar para o Studio. 

O Amazon SageMaker Studio Lab oferece a opção de uma CPU (unidade central de processamento) e uma GPU (unidade de processamento gráfico). As seções a seguir fornecem informações sobre essas duas opções, incluindo orientação de seleção.

CPU

Uma unidade central de processamento (CPU) foi projetada para lidar com uma ampla variedade de tarefas de forma eficiente, mas é limitada na quantidade de tarefas que ela pode executar simultaneamente. Para aprendizado de máquina, a CPU é recomendado para algoritmos de computação intensiva, como séries temporais, previsões e dados tabulares. 

O tipo de CPU computação tem até 4 horas por vez, com um limite de 8 horas em um período de 24 horas.

GPU

Uma unidade de processamento gráfico (GPU) foi projetada para renderizar imagens e vídeos de alta resolução simultaneamente. A GPU é recomendado para tarefas de aprendizado profundo, especialmente para transformadores e visão computacional.

O tipo de GPU computação tem até 4 horas por vez, com um limite de 4 horas em um período de 24 horas.

Tempo de computação

Quando o tempo de computação do Studio Lab atinge seu limite de tempo, a instância interrompe todos os cálculos em execução. O Studio Lab não suporta aumentos de limite de tempo.

O Studio Lab salva automaticamente seu ambiente quando você atualiza seu ambiente e sempre que cria um novo arquivo. Extensões instaladas e pacotes personalizados persistem mesmo após o fim do tempo de execução.

As edições dos arquivos são salvas periodicamente, mas não são salvas quando o tempo de execução termina. Para garantir que você não perca seu andamento, salve seu trabalho manualmente. Se você tem conteúdo em seu projeto do Studio Lab que não quer perder, recomendamos que faça backup do seu conteúdo em outro lugar. Para obter mais informações sobre como exportar seu ambiente e seus arquivos, consulte Exportar um ambiente do Amazon SageMaker Studio Lab para o Amazon SageMaker Studio Classic.

Durante a computação longa, você não precisa manter seu projeto aberto. Por exemplo, você pode começar o treinamento de um modelo e fechar seu navegador. A instância continua em execução até o limite do tipo de computação em um período de 24 horas. Em seguida, você pode fazer login mais tarde para continuar seu trabalho. 

Recomendamos que você use o ponto de verificação em seus trabalhos de aprendizado profundo. Você pode usar pontos de verificação salvos para reiniciar um trabalho a partir do ponto de verificação salvo anteriormente. Para obter mais informações, consulte o arquivo I/O.

Tempo de execução do projeto

O tempo de execução do projeto é o período em que sua instância de computação está em execução.

Sessão

Uma sessão de usuário começa toda vez que você inicia seu projeto.