发布于: Sep 24, 2021
Amazon SageMaker Studio 是首个用于机器学习 (ML) 的完全集成式开发环境 (IDE)。SageMaker Studio 提供了一个单一的、基于 Web 的可视化界面，您可以执行准备、构建、训练和调整、部署和管理模型所需的所有机器学习开发步骤。只需单击一下，数据科学家和开发人员即可快速启动 SageMaker Studio Notebooks 来探索数据集和构建模型。现在，您可以使用生命周期配置自动对 Studio 开发环境进行自定义。
生命周期配置是 SageMaker Studio 生命周期事件（例如，启动新的 Studio 笔记本）触发的 shell 脚本。您可以使用脚本自定义 Studio，例如，安装自定义软件包、配置笔记本扩展程序、预加载数据集以及设置源代码存储库。生命周期配置与将自己的容器映像用于 SageMaker Studio 的功能相结合，为您提供了完全的灵活性和控制力来配置 Studio，以满足您的特定需求。例如，您可以使用最常用的软件包和库创建一个最小的基本容器映像组，然后使用生命周期配置为数据科学和机器学习团队的特定使用案例安装其他软件包。
此功能现已在由光环新网运营的 Amazon Web Services 中国（北京）区域和由西云数据运营的 Amazon Web Services 中国（宁夏）区域推出。您可以创建生命周期配置并使用 Amazon CLI 和 Amazon SDK 将其附加到 Studio 域或单个用户。要详细了解 SageMaker Studio，请访问 SageMaker 用户指南。