Amazon SageMaker Studio Lab
Apprendi e sperimenta con il ML utilizzando un ambiente di sviluppo gratuito senza necessità di configurazione
Ambiente di sviluppo di machine learning gratuito che fornisce il calcolo, l'archiviazione e la sicurezza per apprendere e sperimentare con il ML
Inizia con un indirizzo e-mail valido, non c'è bisogno di configurare l'infrastruttura o di gestire l'identità e l'accesso e nemmeno di registrarsi per un account AWS
Integrazione con GitHub e preconfigurato con gli strumenti, i framework e le librerie di ML più diffusi in modo da poter iniziare immediatamente
Amazon SageMaker Studio Lab è un ambiente di sviluppo gratuito per il machine learning (ML), che fornisce calcolo, archiviazione (fino a 15 GB) e sicurezza, il tutto a costo zero, per chiunque voglia imparare e sperimentare con il ML. Tutto ciò di cui hai bisogno per iniziare è un indirizzo e-mail valido: non c'è bisogno di configurare l'infrastruttura o di gestire l'identità e l'accesso e nemmeno di registrarti per un account AWS. SageMaker Studio Lab accelera la costruzione di modelli attraverso l'integrazione con GitHub, e viene preconfigurato con i più popolari strumenti di ML, framework e librerie per iniziare immediatamente. SageMaker Studio Lab salva automaticamente il lavoro in modo da non dover riavviare tra una sessione e l'altra. Facile come chiudere il portatile e riaprirlo più tardi.
Come funziona
Caratteristiche principali
Nessun account AWS necessario
Per iniziare a utilizzare SageMaker Studio Lab, usa il tuo indirizzo e-mail per registrare un account su studiolab.sagemaker.aws. Il tuo account SageMaker Studio Lab è separato da un account AWS e non richiede una carta di credito.
Scegli potenza di calcolo
SageMaker Studio Lab offre sessioni CPU o GPU per il tuo progetto. Puoi scegliere di eseguire notebook con una sessione CPU di 12 ore per algoritmi complessi o una sessione GPU di 4 ore per architetture di deep learning (DL) come CNN (Convolutional Neural Networks) e RNN (Recurrent Neural Networks). Non c'è limite al numero di sessioni di calcolo che puoi eseguire: al termine di una sessione, puoi avviarne una nuova.
Archiviazione persistente
SageMaker Studio Lab fornisce sessioni persistenti con 15 GB di spazio di archiviazione gratuito a lungo termine, così puoi salvare il tuo lavoro e riprendere da dove eri rimasto. Al termine di una sessione, il tuo lavoro viene automaticamente salvato in uno spazio di archiviazione dedicato.
Framework di ML predefiniti
Scegli il miglior gestore di pacchetti Python per il tuo progetto, come Pip, Conda o Mamba. Per impostazione predefinita, SageMaker Studio Lab supporta le righe di comando Terminal e Git e l'integrazione con GitHub per la collaborazione. L'installazione è rapida e semplice, senza alcuna configurazione richiesta per eseguire un notebook Jupyter.
