Amazon SageMaker Unified Studio теперь поддерживает notebook scheduling
Amazon SageMaker Unified Studio теперь поддерживает notebook scheduling
Amazon SageMaker Unified Studio теперь позволяет планировать, параметризировать и оркестровать запуски ноутбуков непосредственно из интерфейса ноутбука без управления внешней инфраструктурой оркестрации. Это облегчает клиентам перевод блокнотов с экспериментов в производство, автоматизируя повторяющиеся нагрузки, такие как ежедневные отчёты, проверка качества данных и переобучение моделей.
Вы можете запускать фоновые запуски по требованию на выделенных вычислениях без прерывания интерактивных сессий и создавать запланированные или повторяющиеся запуски. С помощью параметризации блокнота вы можете повторно использовать один блокнот на разных входах, например, генерировать отчёты об эффективности перевозок для нескольких перевозчиков, определяя параметры и переопределяя их значения за график или по запросу. Вы также можете координировать рабочие процессы с несколькими блокнотами с помощью оператора блокнота в инструменте Workflows, цепочку блокнотов так, чтобы выводы из одного потока запуска поступали в виде входных данных на другой. Когда запланированный или фоновый запуск не проходит, устранение неполадок с помощью ИИ с помощью SageMaker Data Agent помогает выявить корень и предлагает исправления прямо в блокноте, сокращая время на разрешение. Вы также можете использовать Data Agent для создания расписаний и запуска запусков блокнотов с использованием естественного языка, не нуждаясь в навигации. Чтобы начать, откройте блокнот в вашем проекте SageMaker Unified Studio, выберите меню на кнопке «Запустить все» и выберите «Запустить» в фоновом режиме. Чтобы создать расписание, выберите значок расписания в заголовке блокнота или попросите агента данных настроить его для вас.
Вы можете использовать планирование ноутбуков во всех регионах AWS, где поддерживается Amazon SageMaker Unified Studio
Amazon SageMaker Unified Studio — это единая среда разработки данных и ИИ, где вы можете найти и получить доступ ко всем данным в вашей организации, используя лучшие инструменты для любого случая использования. SageMaker Unified Studio объединяет функциональность и инструменты из существующих сервисов аналитики AWS и AI/ML, включая Amazon EMR, AWS Glue, Amazon Athena, Amazon Redshift, Amazon Bedrock и Amazon SageMaker AI. Внутри единой студии вы можете находить, получать доступ и запрашивать данные и AI-активы по всей вашей организации, а затем работать над проектами по безопасному созданию и обмену аналитическими и AI-артефактами, включая данные, модели и генеративные AI-приложения.
Откройте свои данные и используйте их с помощью привычных инструментов AWS для полных рабочих процессов разработки, включая разработку моделей, генеративную разработку приложений на базе ИИ, обработку данных и аналитику SQL, в единой управляемой среде. Создавайте или присоединяйтесь к проектам для сотрудничества с вашими командами, безопасного обмена искусственным интеллектом и аналитическими артефактами, а также доступа к данным, хранящимся в Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), Amazon Redshift и других источниках данных через архитектуру Amazon SageMaker open lakehouse. По мере того как ИИ и аналитические сценарии сближаются, трансформируйте совместную работу команд по данным с SageMaker Unified Studio.
Упростите доступ к знакомым инструментам и функциональностям из специально разработанных сервисов аналитики AWS, искусственного интеллекта и машинного обучения (AI/ML), таких как Amazon EMR, AWS Glue, Amazon Athena, Amazon Redshift, Amazon Bedrock и Amazon SageMaker AI. Создавайте интегрированные конвейеры данных и рабочие процессы с помощью визуального извлекания, трансформации и загрузки (ETL). Бесшовно работайте с различными вычислительными ресурсами и кластерами с использованием унифицированных блокнотов, включая возможности для устранения неполадок на базе генеративного ИИ. Используйте встроенный SQL-редактор для запроса данных, хранящихся в озерах данных, хранилищах, базах данных и приложениях. Переходите от исследования и анализа данных до сложной обработки данных и взаимодействия с естественным языком в иммерсивном и безсерверном блокноте, который автоматически масштабируется под ваши нагрузки.
Преобразите способ работы с данными с помощью погружающего и интерактивного рабочего пространства, которое сочетает простоту браузерного интерфейса с масштабируемостью Athena Spark, предоставляя вам одно место для выполнения SQL-запросов, выполнения кода на Python, обработки крупномасштабных заданий и создания визуализаций. Он бессерверный, так что вы можете начать работу за считанные секунды, не заранее настраивая инфраструктуру обработки данных. Встроенный агент ИИ ведёт вас на этапе разработки, генерируя код, SQL-операторы и пошаговые планы на основе подсказок на естественном языке.
Разрабатывайте модели машинного обучения и базы (FM) с использованием полностью управляемой инфраструктуры, инструментов и рабочих процессов SageMaker AI. SageMaker AI предлагает специально разработанные инструменты и инфраструктуру для каждого этапа жизненного цикла модели, включая подготовку данных, обучение, управление, MLOps, выводы, эксперименты, конвейеры, а также мониторинг и оценку моделей. Выбирайте из тщательно подобранного выбора партнёрских приложений для быстрой и безопасной разработки эффективных AI-моделей.
Эффективно создавайте генеративные AI-приложения в надёжной и безопасной среде с помощью Amazon Bedrock. Выбирайте из выбора высокоэффективных FM-систем и продвинутых возможностей кастомизации, таких как базы знаний Amazon Bedrock, Guardrails, Agents и Flows. Быстро адаптируйте и внедряйте генеративные AI-приложения, а также делитесь ими с встроенным каталогом для поиска информации.
