SageMaker JupyterLab

Créez un espace JupyterLab dans Amazon SageMaker Studio pour lancer l’application JupyterLab. Un espace JupyterLab est un espace privé ou partagé au sein de Studio qui gère les ressources de stockage et de calcul nécessaires pour exécuter l’application JupyterLab. L’application JupyterLab est un environnement de développement intégré (IDE) basé sur le Web pour les blocs-notes, le code et les données. Utilisez l’interface flexible et étendue de l’application JupyterLab pour configurer et organiser les flux de travail de machine learning (ML).

Par défaut, l’application JupyterLab est fournie avec l’image de distribution SageMaker. L’image de distribution contient des packages populaires, tels que les suivants :

Vous pouvez utiliser les espaces partagés pour collaborer sur vos blocs-notes Jupyter avec d’autres utilisateurs en temps réel. Pour plus d’informations sur les espaces partagés, consultez Collaboration avec des espaces partagés.

Dans l’application JupyterLab, vous pouvez utiliser Amazon Q Developer, un compagnon de code optimisé par l’IA générative pour générer, déboguer et expliquer votre code. Pour en savoir plus sur l’utilisation d’Amazon Q Developer, consultez le Guide de l’utilisateur JupyterLab. Pour en savoir plus sur la configuration d’Amazon Q Developer, consultez le Guide de l’administrateur de JupyterLab.

Créez des flux de travail d’analytique et de ML unifiés dans le même bloc-notes Jupyter. Exécutez des tâches Spark interactives sur Amazon EMR et sur une infrastructure AWS Glue sans serveur, directement depuis votre bloc-notes. Surveillez et déboguez les tâches plus rapidement grâce à l’interface utilisateur Spark intégrée. En quelques étapes, vous pouvez automatiser la préparation de vos données en planifiant le bloc-notes en tant que tâche.

L’application JupyterLab vous permet de travailler en collaboration avec vos pairs. Utilisez l’intégration de Git dans l’IDE JupyterLab pour partager et versionner le code. Apportez votre propre système de stockage de fichiers si vous possédez un volume Amazon EFS.

L’application JupyterLab s’exécute sur une seule instance Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) et utilise un volume Amazon Elastic Block Store (Amazon EBS) unique pour le stockage. Vous pouvez basculer vers des instances plus rapides ou augmenter la taille du volume Amazon EBS en fonction de vos besoins.

L’application JupyterLab 4 s’exécute dans un espace JupyterLab au sein de Studio. Studio Classic utilise l’application JupyterLab 3. JupyterLab 4 offre les avantages suivants :

Pour plus d’informations sur JupyterLab, consultez la documentation JupyterLab.