Les traductions sont fournies par des outils de traduction automatique. En cas de conflit entre le contenu d'une traduction et celui de la version originale en anglais, la version anglaise prévaudra.
Amazon SageMaker Studio (développement basé sur le Web)
Amazon SageMaker Studio est l'interface spécialement conçue pour les data scientists et les ingénieurs ML. Dans l'onglet Tâches, vous pouvez gérerRayCluster, RayJobRayCronJob, et les RayService ressources sans écrire de manifestes Kubernetes. Studio lit et écrit les mêmes ressources KubeRay personnalisées que celles que l'opérateur réconcilie. Ainsi, une ressource que vous créez dans Studio est identique à celle que vous utilisez pour faire une demande. kubectl
Studio convient aux équipes qui souhaitent que les data scientists soient productifs sur Ray sans aucune connaissance de Kubernetes. Les deux surfaces agissent sur les mêmes ressources et vous pouvez vous déplacer entre elles.
La capture d'écran suivante montre l'onglet Tâches avec le menu Actions ouvert sur un cluster de rayons.
Avant de commencer
Configurez un domaine d' SageMaker IA et accordez-lui l'accès à votre cluster une seule fois, avant que quiconque n'utilise l'onglet Tâches. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Configuration de Studio pour Ray.
Rubriques
