Amazon SageMaker Studio - Amazon SageMaker AI

本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。

Amazon SageMaker Studio

重要

截至 2023 年 11 月 30 日，先前的 Amazon SageMaker Studio 體驗現在已命名為 Amazon SageMaker Studio Classic。以下章節是使用更新 Studio 體驗的特定部分。如需使用 Studio Classic 應用程式的詳細資訊，請參閱 Amazon SageMaker Studio Classic。

Amazon SageMaker Studio 是執行 ML 工作流程的最新 Web 型體驗。Studio 提供一套整合的開發環境 (IDEs)。其中包括以 Code-OSS、Visual Studio Code - Open Source 為基礎的程式碼編輯器、新 JupyterLab 應用程式、 RStudio和 Amazon SageMaker Studio Classic。如需詳細資訊，請參閱Amazon SageMaker 工作室支持的應用。

Studio 中新的 Web 型 UI 速度更快，可在單一界面中存取所有 SageMaker AI 資源，包括任務和端點。ML 從業人員也可以選擇他們偏好的 IDE來加速 ML 開發。資料科學家可以使用 JupyterLab 來探索資料和調校模型。此外，機器學習操作 (MLOps) 工程師可以使用程式碼編輯器搭配 Studio 中的管道工具，在生產環境中部署和監控模型。

先前的 Studio 體驗仍支援為 Amazon SageMaker Studio Classic。Studio Classic 是現有客戶的預設體驗，可在 Studio 中做為應用程式使用。如需 Studio Classic 的詳細資訊，請參閱Amazon SageMaker Studio Classic。如需如何從 Studio Classic 遷移到 Studio 的詳細資訊，請參閱 從 Amazon SageMaker Studio Classic 遷移。

Studio 提供下列優點：

  • 新 JupyterLab 應用程式的啟動時間較快，且比現有的 Studio Classic 應用程式更可靠。如需詳細資訊，請參閱SageMaker JupyterLab。

  • 在個別索引標籤中開啟IDEs的 套件，包括新的程式碼編輯器，以 Code-OSS、Visual Studio Code - Open Source 應用程式為基礎。使用者可以與全螢幕體驗IDEs中支援的 互動。如需詳細資訊，請參閱Amazon SageMaker 工作室支持的應用。

  • 在一個位置存取所有 SageMaker AI 資源。Studio 會顯示所有應用程式的執行中執行個體。 

  • 在單一檢視中存取所有訓練任務，無論這些任務是從筆記本排程還是從 Amazon 啟動 SageMaker JumpStart。

  • 直接從 Studio 簡化模型部署工作流程和端點管理和監控。您不需要存取 SageMaker AI 主控台。

  • 當您加入網域時，自動建立所有設定的應用程式。如需加入網域的資訊，請參閱 Amazon SageMaker AI 網域概觀。

  • 改善 JumpStart 的體驗，讓您可以探索、匯入、註冊、微調和部署基礎模型。如需詳細資訊，請參閱SageMaker JumpStart 預先訓練的模型。

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