Vorinstallierte Studio Lab-Umgebungen

Amazon SageMaker Studio Lab verwendet Conda-Umgebungen, um Ihre Pakete (oder Bibliotheken) zu enthalten. Eine Umgebung ist ein Ordner, der die Pakete enthält, die Sie installiert haben. Sie können mit einer Umgebung interagieren, indem Sie das Terminal oder Ihr JupyterLab Notebook verwenden. Um eine Umgebung und die darin installierten Pakete zu verwenden, müssen Sie beim Öffnen Ihres JupyterLab Notebooks den entsprechenden Kernel auswählen, der denselben Namen wie die Umgebung enthält. Eine exemplarische Vorgehensweise zur Verwaltung Ihrer Umgebungen finden Sie unter Verwalten Sie Ihre Umgebung. Weitere Informationen zur Installation von Paketen in Ihrer Umgebung finden Sie unter Passen Sie Ihre Umgebung an.

In Studio Lab sind verschiedene Umgebungen für Sie vorinstalliert. Alle Änderungen, die an Umgebungen mit persistentem Speicher vorgenommen wurden, bleiben für Ihre nächste Sitzung bestehen. Alle Änderungen an nicht persistenten Speicherumgebungen verbleiben für Ihre nächsten Sitzungen nicht, aber die darin enthaltenen Pakete werden von Amazon aktualisiert und auf Kompatibilität getestet SageMaker. In der Regel sollten Sie die sagemaker-distribution nicht persistente Speicherumgebung verwenden, wenn Sie eine vollständig verwaltete Umgebung verwenden möchten, die bereits viele beliebte Pakete enthält, die von Technikern und Datenwissenschaftlern für maschinelles Lernen (ML) verwendet werden. Andernfalls können Sie die default Umgebung verwenden, wenn Sie Ihre Umgebung erheblich anpassen möchten.

Im Folgenden listen wir die vorinstallierten Umgebungen und ihre Anwendungsfälle auf. Informationen zur Anzeige der in einer Umgebung installierten Pakete finden Sie unter Passen Sie Ihre Umgebung an.

• sagemaker-distribution: Nicht persistente Speicherumgebung, die regelmäßig aktualisiert und auf Kompatibilität getestet wird und vollständig von Amazon verwaltet wird SageMaker. Diese Umgebung enthält beliebte Pakete, die in den Bereichen ML, Datenwissenschaft und Visualisierung verwendet werden. Die sagemaker-distribution Umgebung ist eng mit der in Amazon SageMaker Studio Classic verwendeten Umgebung verwandt, daher sollten die Notebooks nach dem Abschluss von Studio Lab zu Studio Classic ähnlich laufen. Informationen zum Exportieren Ihrer Umgebung von Studio Lab nach Studio Classic finden Sie unter Exportieren einer Amazon SageMaker Studio Lab-Umgebung nach Amazon SageMaker Studio Classic.

• default: Persistente Speicherumgebung mit sehr wenigen vorinstallierten Paketen. Alle installierten Pakete oder Änderungen an dieser Umgebung werden bei Ihrer nächsten Sitzung fortgesetzt.

• studiolab: Persistente Speicherumgebung, in der JupyterLab und andere zugehörige Pakete installiert sind. Diese Umgebung sollte nur für - JupyterLab und Jupyter-Servererweiterungen zur Konfiguration der JupyterLab Benutzeroberfläche verwendet werden.

• studiolab-safemode: Nicht persistente Speicherumgebung. Diese Umgebung wird automatisch aktiviert, wenn beim Starten Ihrer Projektlaufzeit ein Problem auftritt. Fehlerbehebung in IDT für Weitere Informationen zur Fehlerbehebung finden Sie unter Fehlerbehebung.

• base: Nicht persistente Speicherumgebung. Diese Umgebung wird nur für Systemtools verwendet und sollte nicht von Kunden verwendet werden.

Informationen zu SageMaker Images und ihren Versionen finden Sie unter SageMaker Amazon-Bilder sind für die Verwendung mit Studio Classic verfügbar.