Accélérer la livraison des charges de travail ML en utilisant l'Éditeur de code dans Amazon SageMaker Studio unifié
Dans cet article, nous expliquons comment utiliser le nouvel éditeur de code et la prise en charge de plusieurs espaces dans SageMaker Unified Studio. La solution d'exemple montre comment développer un pipeline ML qui automatise les activités ML typiques de bout en bout pour construire, entraîner, évaluer et (éventuellement) déployer un modèle ML.