体验全新升级的亚马逊SageMaker Studio
亲身体验亚马逊SageMaker Studio全新升级版
Amazon SageMaker Studio在2019年推出，为所有端到端的机器学习（ML）工作流提供一个集中的地方，包括数据准备、构建和实验、训练、托管和监控。在我们不断创新以提高数据科学生产力的过程中，我们很高兴地宣布改进的SageMaker Studio体验，用户可以选择他们喜欢的托管集成开发环境（IDE），同时可以访问各种IDE中的SageMaker Studio资源和工具。这种更新的用户体验（UX）为数据科学家、数据工程师和ML工程师在SageMaker Studio中构建和训练他们的ML模型提供了更多选择。作为一个Web应用程序，SageMaker Studio的加载时间更短，IDE和核心启动时间更快，并且能够自动升级。
除了在Amazon SageMaker上提供的托管的JupyterLab和RStudio，我们还推出了与SageMaker Studio配套的托管的Visual Studio Code开源（Code-OSS）。一旦用户选择Code Editor并启动由其选择的计算和存储支持的Code Editor空间，他们可以利用SageMaker的工具和Amazon Toolkit，以及与Amazon EMR、Amazon CodeWhisperer、GitHub的集成，以及使用自定义图像自定义环境。与今天在SageMaker上的JupyterLab和RStudio一样，用户可以根据需要随时切换Code Editor计算。
最后，为了简化数据科学流程，避免用户不得不从控制台跳转到Amazon SageMaker Studio，我们增加了在SageMaker Studio用户界面（UI）中查看训练作业和端点详情的功能，并且允许查看所有正在运行的实例跨已启动的应用程序。此外，我们改进了Jumpstart基础模型（FM）的体验，使用户能够快速发现、导入、注册、微调和部署FM。
解决方案概述
启动IDEs
通过新版本的Amazon SageMaker Studio，JupyterLab服务器更新以提供更快的启动时间和更可靠的体验。SageMaker Studio现在是一个多租户的Web应用程序，用户不仅可以启动JupyterLab，还可以选择启动Visual Studio Code开源（Code-OSS）、RStudio和Canvas作为托管应用程序。SageMaker Studio的用户界面能够让您以一致的方式访问和发现SageMaker资源和ML工具，如作业、端点和流水线，无论您选择的IDE是什么。
SageMaker Studio包含一个默认的私有空间，只有您可以访问并在JupyterLab或Code Editor中运行。
您还可以选择在SageMaker Studio Classic中创建一个新的空间，该空间将与您的域中的所有用户共享。
增强的ML工作流程
通过新的交互式体验，Amazon SageMaker现有的ML工作流程部分得到了显著改进和简化。特别是在训练和托管方面，拥有了更直观的UI驱动体验，可以创建新的作业和端点，同时提供度量跟踪和监控界面。
训练
对于在Amazon SageMaker上训练模型，用户可以通过Studio Notebook、Notebook Job、专用训练作业或SageMaker JumpStart进行各种类型的训练。通过改进后的UI体验，您可以使用Studio Training面板跟踪过去和当前的训练作业。 
您还可以在特定的训练作业之间切换，了解性能、模型工件位置以及训练作业背后的硬件和超参数等配置。改进后的UI还提供了通过控制台启动和停止训练作业的灵活性。 
托管
Amazon SageMaker内有多种不同的托管选项，您可以在UI中利用这些选项进行模型部署。要创建一个SageMaker端点，您可以进入模型部分，在那里您可以使用现有模型或创建新模型。 
在这里，您可以使用单个模型部署Amazon SageMaker实时端点，或者使用多个模型进行高级SageMaker托管选项。 
对于FM（金融市场）而言，您还可以利用Amazon SageMaker JumpStart面板在可用的FM列表之间切换，通过UI进行微调或部署。 
设置
新版Amazon SageMaker Studio体验与旧版Amazon SageMaker Studio Classic体验同时推出。您可以尝试新的UI，并选择选择性使用更新的体验作为新域和现有域的默认选项。文档中列出了从SageMaker Studio Classic迁移的步骤。
结论
在本篇文章中，我们向您展示了新版和改进版Amazon SageMaker Studio中提供的功能。拥有更新的SageMaker Studio体验，用户现在可以选择自己喜欢的IDE，并在几秒钟内启动内核，通过SageMaker Studio网络应用程序访问SageMaker工具和资源。SageMaker Studio UX内包含了训练和端点详细信息，以及改进后的Amazon SageMaker Jumpstart用户体验，为SageMaker Studio UX提供了无缝集成的ML步骤。在这里开始使用SageMaker Studio。
