Amazon 提供的機器學習環境 SageMaker

Amazon SageMaker Studio （建議）：使用 套件執行 ML 工作流程的最新 Web 型體驗IDEs。Studio 支援下列應用程式：

Amazon SageMaker Studio Classic ：可讓您建置、訓練、偵錯、部署和監控機器學習模型。

Amazon SageMaker Notebook 執行個體 ：可讓您準備和處理資料，並從執行 Jupyter Notebook 應用程式的運算執行個體訓練和部署機器學習模型。

Amazon SageMaker Studio Lab ：Studio Lab 是一項免費服務，可讓您在以開放原始碼 為基礎的環境中存取 AWS 運算資源 JupyterLab，而無需 AWS 帳戶。

Amazon SageMaker Canvas ：可讓您使用機器學習產生預測，而不需要程式碼。

Amazon SageMaker 地理空間 ：可讓您建置、訓練和部署地理空間模型。

RStudio 適用於 SageMaker R RStudioIDE的 ，具有主控台、支援直接程式碼執行的強調語法編輯器，以及繪製、歷史記錄、偵錯和工作區管理的工具。

SageMaker HyperPod： SageMaker HyperPod 可讓您佈建彈性叢集，以執行機器學習 （ML） 工作負載和開發 state-of-the-art大型語言模型 （LLMs）、擴散模型和基礎模型 （） 等模型FMs。