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Amazon SageMaker Studio (webbasierte Entwicklung)
Amazon SageMaker Studio ist die speziell entwickelte Schnittstelle für Datenwissenschaftler und ML-Ingenieure. Auf der Registerkarte Aufgaben können Sie,, und RayService Ressourcen verwalten RayCluster RayJobRayCronJob, ohne Kubernetes-Manifeste schreiben zu müssen. Studio liest und schreibt dieselben KubeRay benutzerdefinierten Ressourcen, die der Operator abgleicht, sodass eine Ressource, die Sie in Studio erstellen, mit der Ressource identisch ist, mit der Sie sich bewerben. kubectl
Studio eignet sich für Teams, die möchten, dass Datenwissenschaftler ohne Kubernetes-Kenntnisse produktiv auf Ray arbeiten. Beide Oberflächen nutzen dieselben Ressourcen, und Sie können zwischen ihnen wechseln.
Der folgende Screenshot zeigt die Registerkarte „Aufgaben“ mit geöffnetem Menü „Aktionen“ auf einem Ray-Cluster.
Bevor Sie beginnen
Konfigurieren Sie eine SageMaker AI-Domain und gewähren Sie ihr einmal Zugriff auf Ihren Cluster, bevor jemand die Registerkarte „Aufgaben“ verwendet. Weitere Informationen finden Sie unter Studio für Ray einrichten.
