Entornos de machine learning que ofrece Amazon SageMaker AI

Amazon SageMaker Studio (recomendado): la experiencia web más reciente para ejecutar flujos de trabajo de ML con un conjunto de IDE. Studio admite las aplicaciones siguientes:

Amazon SageMaker Studio Classic: le permite crear, entrenar, depurar, implementar y supervisar sus modelos de machine learning.

Instancias de cuaderno de Amazon SageMaker: le permiten preparar y procesar datos, y entrenar e implementar modelos de machine learning desde una instancia de cómputo que ejecuta la aplicación del cuaderno de Jupyter.

Amazon SageMaker Studio Lab: Studio Lab es un servicio gratuito que le da acceso a los recursos de computación de AWS en un entorno basado en JupyterLab de código abierto, sin necesidad de una cuenta de AWS.

Amazon SageMaker Canvas: permite utilizar el machine learning para generar predicciones sin necesidad de programar.

Amazon SageMaker geoespacial: le permite crear, entrenar e implementar modelos geoespaciales.

RStudio en Amazon SageMaker AI: RStudio es un IDE para R, con un editor de resaltado de sintaxis en consola que permite la ejecución directa de código y herramientas para trazar, realizar historiales, depurar y administrar el espacio de trabajo.

SageMaker HyperPod: SageMaker HyperPod permite aprovisionar clústeres resilientes para ejecutar cargas de trabajo de machine learning (ML) y desarrollar modelos de última generación, como modelos de lenguaje grandes (LLM), modelos de difusión y modelos fundacionales (FM).