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Panoramica dei componenti di Amazon SageMaker Studio Lab
Amazon SageMaker Studio Lab è composto dai seguenti componenti. I seguenti argomenti forniscono maggiori dettagli su questi componenti.
Argomenti
Pagina di destinazione
Puoi richiedere un account e accedere a un account esistente sulla tua pagina di destinazione. Per accedere alla pagina di destinazione, consulta il sito Web di Amazon SageMaker Studio Lab
La schermata seguente mostra l'interfaccia della pagina di destinazione di Studio Lab per la richiesta di un account utente e l'accesso.
Account Studio Lab
Il tuo account Studio Lab ti consente di accedere a Studio Lab. Per ulteriori informazioni su come creare un account utente, consulta Accedere ad Amazon SageMaker Studio Lab.
Pagina di panoramica del progetto
Puoi avviare un'istanza di calcolo e visualizzare le informazioni sul tuo progetto in questa pagina. Per accedere a questa pagina, devi accedere dal sito Web di Amazon SageMaker Studio Lab
https://studiolab.sagemaker.aws/users/<YOUR_USER_NAME>
La schermata seguente mostra una panoramica del progetto nell'interfaccia utente di Studio Lab.
Pagina di anteprima
In questa pagina, puoi accedere a un'anteprima di sola lettura di un notebook Jupyter. Non puoi eseguire il taccuino dall'anteprima, ma puoi copiare quel taccuino nel tuo progetto. Per molti clienti, questa potrebbe essere la prima pagina di Studio Lab che i clienti vedono, in quanto potrebbero aprire un notebook da un GitHub notebook. Per ulteriori informazioni su come utilizzare GitHub le risorse, consultaUsa le risorse GitHub .
Per copiare l'anteprima del taccuino nel tuo progetto Studio Lab:
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Accedi al tuo account Studio Lab. Per ulteriori informazioni su come creare un account Studio Lab, consulta Accedere ad Amazon SageMaker Studio Lab.
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In Istanza di calcolo notebook, scegli un tipo di istanza di calcolo. Per ulteriori informazioni sui tipi di istanza di calcolo, consulta Tipo di istanza di calcolo.
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Scegli Avvia runtime. È possibile che ti venga chiesto di risolvere un puzzle CAPTCHA. Per ulteriori informazioni sul CAPTCHA, vedi Cos'è un puzzle CAPTCHA?
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Configurazione una tantum, per avviare il runtime per la prima volta utilizzando il tuo account Studio Lab:
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Inserisci un numero di cellulare da associare al tuo account Amazon SageMaker Studio Lab e scegli Continua.
Per informazioni sui paesi e le regioni supportati, consulta Paesi e aree geografiche supportati (canale SMS).
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Inserisci il codice a 6 cifre inviato al numero di cellulare associato e scegli Verifica.
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Scegli Copia nel progetto.
Progetto
Il progetto contiene tutti i file e le cartelle, inclusi i taccuini Jupyter. Hai il controllo completo sui file del tuo progetto. Il progetto include anche l'interfaccia utente JupyterLab basata su di essa. Da questa interfaccia, puoi interagire con i tuoi notebook Jupyter, modificare i file di codice sorgente, effettuare l'integrazione e GitHub connetterti ad Amazon S3. Per ulteriori informazioni, consulta Usa il runtime del progetto Amazon SageMaker Studio Lab.
La schermata seguente mostra un progetto Studio Lab con il browser dei file aperto e l'utilità di avvio di Studio Lab visualizzata.
Tipo di istanza di calcolo
Il runtime del tuo progetto Amazon SageMaker Studio Lab si basa su un'istanza EC2. Ti vengono assegnati 15 GB di spazio di archiviazione e 16 GB di RAM. La disponibilità delle istanze di calcolo non è garantita ed è soggetta alla domanda. Se hai bisogno di risorse di archiviazione o di elaborazione aggiuntive, valuta la possibilità di passare a Studio.
Amazon SageMaker Studio Lab offre la scelta tra una CPU (Central Processing Unit) e una GPU (Graphical Processing Unit). Le seguenti sezioni forniscono informazioni su queste due opzioni, inclusa una guida alla selezione.
CPU
Un'unità di elaborazione centrale (CPU) è progettata per gestire un'ampia gamma di attività in modo efficiente, ma è limitata nel numero di attività che può eseguire contemporaneamente. Per l'apprendimento automatico, una CPU è consigliata per algoritmi ad alta intensità di calcolo, come serie temporali, previsioni e dati tabulari.
Il tipo di elaborazione della CPU ha un massimo di 4 ore alla volta con un limite di 8 ore in un periodo di 24 ore.
GPU
Un'unità di elaborazione grafica (GPU) è progettata per eseguire il rendering simultaneo di immagini e video ad alta risoluzione. Una GPU è consigliata per le attività di deep learning, in particolare per i trasformatori e la visione artificiale.
Il tipo di elaborazione GPU ha un massimo di 4 ore alla volta con un limite di 4 ore in un periodo di 24 ore.
Tempo di calcolo
Quando il tempo di elaborazione per Studio Lab raggiunge il limite di tempo, l'istanza interrompe tutti i calcoli in esecuzione. Studio Lab non supporta aumenti dei limiti di tempo.
Studio Lab salva automaticamente l'ambiente quando si aggiorna l'ambiente e ogni volta che si crea un nuovo file. Le estensioni e i pacchetti installati in modo personalizzato persistono anche dopo la fine del runtime.
Le modifiche ai file vengono salvate periodicamente, ma non vengono salvate al termine del runtime. Per assicurarti di non perdere i tuoi progressi, salva il lavoro manualmente. Se hai contenuti nel tuo progetto Studio Lab che non vuoi perdere, ti consigliamo di eseguirne il backup altrove. Per ulteriori informazioni sull'esportazione dell'ambiente e dei file, consulta Esportazione di un ambiente Amazon SageMaker Studio Lab in Amazon SageMaker Studio Classic.
Durante lunghi calcoli, non è necessario tenere aperto il progetto. Ad esempio, potete iniziare ad addestrare un modello, quindi chiudere il browser. L'istanza continua a funzionare fino al limite del tipo di elaborazione in un periodo di tempo di 24 ore. Puoi quindi accedere in un secondo momento per continuare il tuo lavoro.
Ti consigliamo di utilizzare il checkpointing nei tuoi lavori di deep learning. Puoi utilizzare i checkpoint salvati per riavviare un lavoro dal checkpoint salvato in precedenza. Per ulteriori informazioni, consulta I/O file
Runtime del progetto
Il runtime del progetto è il periodo di tempo in cui l'istanza di calcolo è in esecuzione.
Sessione
Una sessione utente inizia ogni volta che si avvia il progetto.
