Amazon SageMaker Unified Studio наразі підтримує notebook scheduling
Amazon SageMaker Unified Studio наразі підтримує notebook scheduling
Amazon SageMaker Unified Studio тепер дозволяє планувати, параметризувати та оркеструвати запуски ноутбуків безпосередньо з інтерфейсу ноутбука без керування зовнішньою інфраструктурою оркестрації. Це полегшує клієнтам переклад блокнотів з експериментів у виробництво, автоматизуючи навантаження, що повторюються, такі як щоденні звіти, перевірка якості даних і перенавчання моделей.
Ви можете запускати фонові запуски на вимогу на виділених обчисленнях без переривання інтерактивних сесій і створювати заплановані або повторювані запуски. За допомогою параметризації блокнота можна повторно використовувати один блокнот на різних входах, наприклад, генерувати звіти про ефективність перевезень для декількох перевізників, визначаючи параметри та перевизначаючи їх значення за графік або за запитом. Ви також можете координувати робочі процеси з кількома блокнотами за допомогою оператора блокнота в інструменті Workflows, ланцюжок блокнотів так, щоб висновки з одного потоку запуску надходили у вигляді вхідних даних на інший. Коли запланований або фоновий запуск не проходить, усунення несправностей за допомогою ІІ за допомогою SageMaker Data Agent допомагає виявити корінь і пропонує виправлення прямо в блокноті, скорочуючи час на роздільну здатність. Ви також можете використовувати Data Agent для створення розкладів і запуску блокнотів з використанням природної мови, не потребуючи навігації. Щоб розпочати, відкрийте блокнот у проекті SageMaker Unified Studio, виберіть меню на кнопці «Запустити все» і виберіть «Запустити» у фоновому режимі. Щоб створити розклад, виберіть піктограму розкладу в заголовку блокнота або попросіть агента даних налаштувати його для вас.
Ви можете використовувати планування ноутбуків у всіх регіонах AWS, де підтримується Amazon SageMaker Unified Studio
Amazon SageMaker Unified Studio – це єдине середовище розробки даних та ІІ, де ви можете знайти та отримати доступ до всіх даних у вашій організації, використовуючи найкращі інструменти для будь-якого випадку використання. SageMaker Unified Studio об'єднує функціональність та інструменти з існуючих сервісів аналітики AWS та AI/ML, включаючи Amazon EMR, AWS Glue, Amazon Athena, Amazon Redshift, Amazon Bedrock та Amazon SageMaker AI. Всередині єдиної студії ви можете знаходити, отримувати доступ і запитувати дані та AI-активи по всій вашій організації, а потім працювати над проектами з безпечного створення та обміну аналітичними та AI-артефактами, включаючи дані, моделі та генеративні AI-додатки.
Відкрийте свої дані та використовуйте їх за допомогою звичних інструментів AWS для повних робочих процесів розробки, включаючи розробку моделей, генеративну розробку додатків на базі ІІ, обробку даних та аналітику SQL в єдиному керованому середовищі. Створюйте або приєднуйтесь до проектів для співпраці з вашими командами, безпечного обміну штучним інтелектом та аналітичними артефактами, а також доступу до даних, що зберігаються в Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), Amazon Redshift та інших джерелах даних через архітектуру Amazon SageMaker open lakehouse. У міру того, як ІІ та аналітичні сценарії зближуються, трансформуйте спільну роботу команд за даними з SageMaker Unified Studio.
Спростіть доступ до знайомих інструментів та функціональностей із спеціально розроблених сервісів аналітики AWS, штучного інтелекту та машинного навчання (AI/ML), таких як Amazon EMR, AWS Glue, Amazon Athena, Amazon Redshift, Amazon Bedrock та Amazon SageMaker AI. Створюйте інтегровані конвеєри даних та робочі процеси за допомогою візуального вилучення, трансформації та завантаження (ETL). Безшовно працюйте з різними обчислювальними ресурсами та кластерами з використанням уніфікованих блокнотів, включаючи можливості усунення несправностей на базі генеративного ІІ. Використовуйте вбудований SQL-редактор для запиту даних, що зберігаються в озерах даних, сховищах, базах даних та додатках. Переходьте від дослідження та аналізу даних до складної обробки даних та взаємодії з природною мовою в іммерсивному та безсерверному блокноті, який автоматично масштабується під ваші навантаження.
Перетворіть спосіб роботи з даними за допомогою занурюючого та інтерактивного робочого простору, який поєднує простоту браузерного інтерфейсу з масштабованістю Athena Spark, надаючи вам одне місце для виконання SQL-запитів, виконання коду на Python, обробки великомасштабних завдань та створення візуалізацій. Він безсерверний, тому ви можете почати роботу за лічені секунди, не заздалегідь налаштовуючи інфраструктуру обробки даних. Вбудований агент ІІ веде вас на етапі розробки, генеруючи код, SQL-оператори та покрокові плани на основі підказок природною мовою.
Розробляйте моделі машинного навчання та бази (FM) з використанням повністю керованої інфраструктури, інструментів та робочих процесів SageMaker AI. SageMaker AI пропонує спеціально розроблені інструменти та інфраструктуру для кожного етапу життєвого циклу моделі, включаючи підготовку даних, навчання, керування, MLOps, висновки, експерименти, конвеєри, а також моніторинг та оцінку моделей. Вибирайте із ретельно підібраного вибору партнерських програм для швидкої та безпечної розробки ефективних AI-моделей.
Ефективно створюйте генеративні AI-додатки в надійному та безпечному середовищі за допомогою Amazon Bedrock. Вибирайте із вибору високоефективних FM-систем та просунутих можливостей кастомізації, таких як бази знань Amazon Bedrock, Guardrails, Agents та Flows. Швидко адаптуйте та впроваджуйте генеративні AI-додатки, а також ділитесь ними із вбудованим каталогом для пошуку інформації.
