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In Amazon SageMaker Studio unterstützte Anwendungen - Amazon SageMaker KI

Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

In Amazon SageMaker Studio unterstützte Anwendungen

Wichtig

Seit dem 30. November 2023 heißt das vorherige Amazon SageMaker Studio-Erlebnis nun Amazon SageMaker Studio Classic. Der folgende Abschnitt bezieht sich auf die Verwendung der aktualisierten Studio-Erfahrung. Informationen zur Verwendung der Studio-Classic-Anwendung finden Sie unter Amazon Studio Klassisch SageMaker.

Amazon SageMaker Studio unterstützt die folgenden Anwendungen:

  • Code Editor Code-OSS, der auf Visual Studio Code — Open Source basiert — Der Code Editor bietet eine schlanke und leistungsstarke integrierte Entwicklungsumgebung (IDE) mit vertrauten Tastenkombinationen, Terminalfunktionen und erweiterten Debugging-Funktionen und Refactoring-Tools. Es handelt sich um eine vollständig verwaltete, browserbasierte Anwendung in Studio. Weitere Informationen finden Sie unter Code-Editor in Amazon Studio SageMaker.

  • Amazon SageMaker Studio Classic — Amazon SageMaker Studio Classic ist eine webbasierte IDE für maschinelles Lernen. Studio Classic ermöglicht das Erstellen, Trainieren, Debuggen, Bereitstellen und Überwachen Ihrer Machine-Learning-Modelle. Weitere Informationen finden Sie unter Amazon Studio Klassisch SageMaker.

  • JupyterLab— JupyterLab bietet eine Reihe von Funktionen, die das Angebot an vollständig verwalteten Notebooks erweitern. Es umfasst Kernel, die innerhalb von Sekunden starten, eine vorkonfigurierte Laufzeitumgebung mit gängigen Datenwissenschafts- und Machine-Learning-Frameworks sowie einen leistungsstarken Blockspeicher. Weitere Informationen finden Sie unter SageMaker JupyterLab.

  • Amazon SageMaker Canvas — Mit SageMaker Canvas können Sie mithilfe von maschinellem Lernen Vorhersagen erstellen, ohne Code schreiben zu müssen. Mit Canvas können Sie mit beliebten Large Language Models (LLMs) chatten, auf gebrauchsfertige Modelle zugreifen oder ein benutzerdefiniertes Modell erstellen, das anhand Ihrer Daten trainiert wird. Weitere Informationen finden Sie unter Amazon SageMaker Leinwand.

  • RStudio: RStudio ist eine integrierte Entwicklungsumgebung für R. Sie umfasst eine Konsole und einen Editor mit Syntaxhervorhebung, der die direkte Ausführung von Code unterstützt. Sie enthält außerdem Tools für Plotten, Verlauf, Debugging und Workspace-Management. Weitere Informationen finden Sie unter RStudio auf Amazon AI SageMaker.