Integración de funciones de Amazon SageMaker AI con RStudio Amazon SageMaker AI

Una de las ventajas de usar RStudio Amazon SageMaker AI es la integración de las funciones de Amazon SageMaker AI. Esto incluye la integración con Amazon SageMaker Studio Classic y Reticulate. A continuación se proporcionan información sobre estas integraciones y ejemplos de su uso.

Usa Amazon SageMaker Studio Classic y RStudio en Amazon SageMaker AI

Amazon SageMaker Studio Classic y RStudio las instancias comparten el mismo sistema de archivos de Amazon EFS. Esto significa que se puede acceder a los archivos que importe y cree con Studio Classic utilizando RStudio y viceversa. Esto le permite trabajar en los mismos archivos con Studio Classic y RStudio sin tener que mover los archivos entre ambos. Para obtener más información sobre este flujo de trabajo, consulte el blog Anunciando Fully Managed RStudio on Amazon SageMaker AI for Data Scientists.

Usa Amazon SageMaker SDK con reticulate

El paquete reticulado se utiliza como una interfaz R para el SDK de Amazon SageMaker Python para realizar llamadas de API a Amazon. SageMaker El paquete reticulado traduce entre objetos R y Python, y Amazon SageMaker AI proporciona un entorno de ciencia de datos sin servidor para entrenar e implementar modelos de Machine Learning (ML) a escala. Para obtener más información sobre el paquete reticulado, consulte Interfaz R con Python.

Para ver un blog que describe cómo usar el paquete reticulado con Amazon SageMaker AI, consulte Uso de R con Amazon SageMaker AI.

En los ejemplos siguientes se muestra cómo utilizar reticulado para casos de uso específicos.

• Para ver un cuaderno que describe cómo usar la reticulación para realizar transformaciones por lotes y hacer predicciones, consulte Transformación por lotes con R con Amazon SageMaker AI.

• Para ver un cuaderno que describe cómo usar la reticulación para realizar ajustes de hiperparámetros y generar predicciones, consulte Optimización de hiperparámetros mediante R con Amazon AI. SageMaker