Integration von Amazon SageMaker AI-Funktionen mit RStudio Amazon SageMaker AI - Amazon SageMaker KI

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Integration von Amazon SageMaker AI-Funktionen mit RStudio Amazon SageMaker AI

Einer der Vorteile der Nutzung RStudio auf Amazon SageMaker AI ist die Integration von Amazon SageMaker AI-Funktionen. Dies beinhaltet die Integration mit Amazon SageMaker Studio Classic und Reticulate. Im Folgenden finden Sie Informationen zu diesen Integrationen und Beispiele für deren Verwendung.

Verwenden Sie Amazon SageMaker Studio Classic und RStudio Amazon SageMaker AI

Ihr Amazon SageMaker Studio Classic und Ihre RStudio Instances verwenden dasselbe Amazon EFS-Dateisystem. Das bedeutet, dass auf Dateien, die Sie mit Studio Classic importieren und erstellen, über Studio Classic zugegriffen werden kann RStudio und umgekehrt. Auf diese Weise können Sie mit Studio Classic an denselben Dateien arbeiten, RStudio ohne Ihre Dateien zwischen den beiden verschieben zu müssen. Weitere Informationen zu diesem Workflow finden Sie im Blog Announcing Fully Managed RStudio on Amazon SageMaker AI for Data Scientists.

Verwenden Sie Amazon SageMaker SDK mit Reticulate

Das Reticulate-Paket wird als R-Schnittstelle zum Amazon SageMaker Python SDK verwendet, um API-Aufrufe an Amazon zu tätigen. SageMaker Das Reticulate-Paket übersetzt zwischen R- und Python-Objekten, und Amazon SageMaker AI bietet eine serverlose Data-Science-Umgebung zum Trainieren und Bereitstellen von Machine-Learning-Modellen (ML) in großem Maßstab. Allgemeine Informationen zum Reticulate-Paket finden Sie unter R-Schnittstelle zu Python.

Einen Blog, der beschreibt, wie Sie das Reticulate-Paket mit Amazon SageMaker AI verwenden, finden Sie unter R mit Amazon SageMaker AI verwenden.

Die folgenden Beispiele zeigen, wie für bestimmte Anwendungsfälle verwendet wird.