免费的机器学习开发环境,为学习和试验 ML 提供计算、存储和安全性
通过一个有效的电子邮件地址即可开始使用,无需配置基础设施或管理身份和访问权限,甚至无需注册 AWS 账户
GitHub 集成并预配置了最流行的 ML 工具、框架和库,因此您可以立即开始使用
Amazon SageMaker Studio Lab 是一个免费的机器学习(ML)开发环境,它免费提供计算、存储(高达 15GB)和安全性,供任何人学习和试验 ML。您只需一个有效的电子邮件地址即可开始使用,无需配置基础设施或管理身份和访问权限,甚至无需注册 AWS 账户。SageMaker Studio Lab 通过 GitHub 集成加速模型构建,它预配置了最流行的 ML 工具、框架和库,可让您立即开始使用。SageMaker Studio Lab 会自动保存您的工作,因此您无需在会话之间重新启动。就像合上笔记本电脑然后再回来一样简单。
工作原理
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主要功能
无需 AWS 账户
要开始使用 SageMaker Studio Lab,请使用您的电子邮件地址在 studiolab.sagemaker.aws 上注册一个账户。您的 SageMaker Studio Lab 账户与 AWS 账户是相互独立的,不需要信用卡。
选择计算能力
SageMaker Studio Lab 为您的项目提供 CPU 或 GPU 会话。您可以选择运行笔记本,将 12 小时 CPU 会话用于复杂算法,或者将 4 小时 GPU 会话用于深度学习(DL)架构,如卷积神经网络(CNN)和递归神经网络(RNN)。您可以运行的计算会话数量没有限制,一个会话结束后,您可以开始一个新的会话。
持久性存储
SageMaker Studio Lab 提供 15 GB 免费长期存储的持久性会话,因此您可以保存工作并从上次停止的地方继续。会话结束时,您的工作会自动保存在专用存储中。
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预打包的 ML 框架
为您的项目选择最佳的 Python 软件包管理器,如 Pip、Conda 或 Mamba。默认情况下,SageMaker Studio Lab 支持终端和 Git 命令行以及 GitHub 集成进行协作。设置快速简单,运行 Jupyter 笔记本不需要任何配置。