が提供する機械学習環境を使用する SageMaker - Amazon SageMaker

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が提供する機械学習環境を使用する SageMaker

重要

Amazon SageMaker Studio と Amazon SageMaker Studio Classic は、インタラクションに使用できる機械学習環境の 2 SageMaker つです。

ドメインが 2023 年 11 月 30 日以降に作成された場合は、Studio がデフォルトエクスペリエンスになります。

ドメインが 2023 年 11 月 30 日より前に作成された場合は、Amazon SageMaker Studio クラシックがデフォルトエクスペリエンスになります。Amazon Studio Classic がデフォルトのエクスペリエンスである場合に SageMaker Studio を使用するには、を参照してくださいAmazon SageMaker スタジオクラシックからの移行

Amazon SageMaker Studio クラシックから Amazon SageMaker Studio に移行しても、機能の可用性が損なわれることはありません。Studio Classic は Amazon SageMaker Studio 内の IDE としても存在し、従来の機械学習ワークフローを実行するのに役立ちます。

SageMaker 以下の機械学習環境をサポートします。

  • Amazon SageMaker Studio (推奨): 一連の IDE で ML ワークフローを実行するための最新のウェブベースのエクスペリエンス。Studio は次のアプリケーションをサポートしています。

    • Amazon SageMaker スタジオクラシック

    • コード OSS、Visual Studio コードに基づくコードエディター-オープンソース

    • JupyterLab

    • Amazon SageMaker キャンバス

    • RStudio

  • Amazon SageMaker Studio Classic: 機械学習モデルを構築、トレーニング、デバッグ、デプロイ、モニタリングできます。

  • Amazon SageMaker ノートブックインスタンス:Jupyter Notebook アプリケーションを実行するコンピュートインスタンスからデータを準備して処理し、機械学習モデルをトレーニングしてデプロイできます。

  • Amazon SageMaker Studio Lab: Studio Lab は、 JupyterLabオープンソースベースの環境で、 AWS AWS アカウントを必要とせずにコンピューティングリソースにアクセスできる無料のサービスです。

  • Amazon SageMaker Canvas: 機械学習を使用して予測を生成できます。コーディングは不要です。

  • Amazon SageMaker 地理空間:地理空間モデルを構築、トレーニング、デプロイできます。

  • Amazon の RStudio SageMaker: RStudio は R 用 IDE で、コンソール、コードの直接実行をサポートする構文強調表示エディター、プロット、履歴、デバッグ、ワークスペース管理用のツールを備えています。

  • SageMaker HyperPod: 機械学習 (ML) SageMaker HyperPod ワークロードを実行したり、大規模言語モデル (LLM)、拡散モデル、 state-of-the-art基盤モデル (FM) などのモデルを開発したりするための耐障害性の高いクラスターをプロビジョニングできます。

Studio Lab、 SageMaker ノートブックインスタンス、およびを除くこれらの機械学習環境を使用するには SageMaker HyperPod、ユーザーまたは組織の管理者が Amazon SageMaker ドメインを作成する必要があります。Studio Lab には、別のオンボーディングプロセスがあります。