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Amazon SageMaker Studio Lab は、オープンソースの JupyterLab に基づく環境で、 AWS コンピューティングリソースへのアクセスをお客様に許可する無料のサービスです。Amazon SageMaker Studio Classic と同じアーキテクチャとユーザーインターフェイスをベースにしていますが、Studio Classic 機能のサブセットも備わっています。
Studio Lab では、 AWS コンピューティングリソースを使用して、 AWS アカウントにサインアップせずに Jupyter Notebook を作成および実行できます。Studio Lab はオープンソースの JupyterLab をベースにしていることから、オープンソースの Jupyter 拡張機能を利用して Jupyter ノートブックを実行できます。
Studio Lab と Amazon SageMaker Studio Classic の比較
Studio Lab は AWS コンピューティングリソースへの無料アクセスを提供しますが、Amazon SageMaker Studio Classic は Studio Lab がサポートしていない以下の高度な機械学習機能を提供します。
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継続的インテグレーションと継続的デリバリー (Pipelines)
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リアルタイム予測
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大規模な分散トレーニング
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データ準備 (Amazon SageMaker Data Wrangler)
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データラベリング (Amazon SageMaker Ground Truth)
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Feature Store
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バイアス分析 (Clarify)
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モデルのデプロイ
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モデルのモニタリング
Studio Classic は、 (IAM)、Amazon Virtual Private Cloud (Amazon VPC)、 AWS Key Management Service および () を使用した AWS Identity and Access Management きめ細かなアクセスコントロールとセキュリティもサポートしていますAWS KMS。Studio Lab は、これらの Studio Classic 機能をサポートしておらず、推定器と組み込みの SageMaker AI アルゴリズムの使用もサポートしていません。
Studio Classic で使用するための Studio Lab プロジェクトのエクスポート方法については、「Amazon SageMaker Studio Lab 環境を Amazon SageMaker Studio Classic にエクスポートする」を参照してください。
次のトピックでは、Studio Lab とその使用方法について説明しています。
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