Veröffentlicht am: Nov 30, 2022
Amazon SageMaker Studio ist eine vollständig integrierte Entwicklungsumgebung (IDE) für Machine Learning (ML), mit der ML-Practitioner jeden Schritt des Machine-Learning-Workflows durchführen können, von der Datenvorbereitung bis zum Erstellen, Trainieren, Abstimmen und Bereitstellen von Modellen. Heute kündigen wir neue Funktionen in SageMaker Studio an, die die Zusammenarbeit zwischen ML-Teams in Echtzeit beschleunigen.
Durch das Erstellen von gemeinsam genutzten Bereichen in SageMaker Studio können Benutzer nun in Echtzeit auf dieselben Notebooks zugreifen, diese lesen, bearbeiten und teilen. Alle Ressourcen in einem gemeinsam genutzten Bereich werden gefiltert und mit Tags versehen, was die Konzentration auf ML-Projekte und die Kostenverwaltung erleichtert. Außerdem können Administratoren jetzt mehrere SageMaker-Domänen in einer Region bereitstellen, um unterschiedliche Geschäftszweige innerhalb eines einzigen AWS-Kontos zu trennen. Darüber hinaus können Benutzer jetzt eine Liste mit vorgeschlagenen Git-Repository-URLs auf der Ebene der SageMaker-Domäne oder des Benutzerprofils konfigurieren, um die Zusammenarbeit mithilfe der Versionskontrolle zu unterstützen.
Alle neuen Funktionen sind jetzt in allen AWS-Regionen verfügbar, in denen Amazon SageMaker Studio verfügbar ist. Weitere Informationen finden Sie im Blogbeitrag und in der Entwicklerdokumentation für gemeinsam genutzte Bereiche und mehrere Domänen.