يأتي كل من Amazon SageMaker Studio و SageMaker Notebook Instance مع أجهزة الكمبيوتر المحمولة JupyterLab 3 لتعزيز إنتاجية المطورين

الأمازون SageMaker يأتي بخيارين لتشغيل أجهزة الكمبيوتر المحمولة المُدارة بالكامل لاستكشاف البيانات وبناء نماذج التعلم الآلي (ML). الخيار الأول هو البدء السريع والدفاتر التعاونية التي يمكن الوصول إليها من الداخل أمازون ساجميكر ستوديو - بيئة تطوير متكاملة (IDE) للتعلم الآلي. يمكنك تشغيل دفاتر الملاحظات بسرعة في Studio ، والاتصال الهاتفي أو خفض موارد الحوسبة الأساسية بسهولة دون مقاطعة عملك ، وحتى مشاركة الكمبيوتر الدفتري كرابط ببضع نقرات بسيطة. بالإضافة إلى إنشاء دفاتر ملاحظات ، يمكنك تنفيذ جميع خطوات تطوير ML لإنشاء نماذجك وتدريبها وتصحيحها وتتبعها ونشرها ومراقبتها في جزء زجاجي واحد في Studio. الخيار الثاني هو مثيل Amazon SageMaker Notebook - مثيل حوسبة ML فردي مُدار بالكامل يقوم بتشغيل أجهزة الكمبيوتر المحمولة في السحابة ، مما يوفر للعملاء مزيدًا من التحكم في تكوينات أجهزة الكمبيوتر المحمولة الخاصة بهم.

اليوم ، يسعدنا أن نعلن أن SageMaker Studio و SageMaker Notebook Instance يأتيان الآن مع أجهزة الكمبيوتر المحمولة JupyterLab 3. توفر أجهزة الكمبيوتر المحمولة الجديدة لعلماء البيانات والمطورين بيئة تطوير متكاملة حديثة كاملة مع أدوات إنتاجية للمطورين لتأليف التعليمات البرمجية وإعادة البناء وتصحيح الأخطاء ودعم أحدث ملحقات Jupyter مفتوحة المصدر. تعد AWS مساهمًا رئيسيًا في مجتمع Jupyter مفتوح المصدر ويسعدنا تقديم أحدث إمكانات Jupyter لعملائنا.

في هذا المنشور ، نعرض بعضًا من الإثارة الميزات الجديدة المضمنة في أجهزة الكمبيوتر المحمولة SageMaker ولفت الانتباه إلى بعض الإضافات المفضلة مفتوحة المصدر لدينا والتي تعمل على تحسين تجربة المطور عند استخدام SageMaker لبناء وتدريب ونشر نماذج ML الخاصة بك.

ما الجديد في دفاتر الملاحظات على SageMaker

تأتي أجهزة الكمبيوتر المحمولة الجديدة بالعديد من الميزات المبتكرة التي تعمل على تحسين تجربة مطور SageMaker ، بما في ذلك ما يلي:

• مصحح أخطاء متكامل يدعم نقاط التوقف والتفتيش المتغير
• لوحة جدول محتويات للتنقل بسهولة بين أجهزة الكمبيوتر المحمولة
• شريط تصفية لمستعرض الملفات
• دعم لغات العرض المتعددة
• القدرة على تثبيت الامتدادات من خلال Pip و Conda و Mamba

مع المصحح المتكامل، يمكنك فحص المتغيرات والخطوة عبر نقاط التوقف أثناء بناء علم البيانات ورمز ML بشكل تفاعلي. يمكنك الوصول إلى مصحح الأخطاء ببساطة عن طريق اختيار رمز المصحح على شريط أدوات الكمبيوتر الدفتري.

حتى كتابة هذه السطور ، يتوفر مصحح الأخطاء لجهازنا الذي تم إطلاقه حديثًا Base Python 2.0 و Data Science 2.0 الصور في SageMaker Studio و amazonei_pytorch_latest_p37, pytorch_p38و tensorflow2_p38 نواة في SageMaker Notebook Instance ، مع خطط لدعم المزيد في المستقبل القريب.

توفر لوحة جدول المحتويات أداة مساعدة ممتازة للتنقل بين أجهزة الكمبيوتر المحمولة ومشاركة نتائجك بسهولة أكبر مع الزملاء.

ملحقات JupyterLab

باستخدام أجهزة الكمبيوتر المحمولة التي تمت ترقيتها في SageMaker ، يمكنك الاستفادة من المجتمع المتزايد باستمرار من امتدادات JupyterLab مفتوحة المصدر. في هذا القسم ، نسلط الضوء على عدد قليل يتناسب بشكل طبيعي مع سير عمل مطور SageMaker ، لكننا نشجعك على ذلك تصفح الامتدادات المتاحة أو حتى إنشاء الخاصة بك.

الامتداد الأول الذي نبرزه هو امتداد ملحق بروتوكول خادم اللغة. يتيح هذا الامتداد مفتوح المصدر وظائف IDE الحديثة مثل إكمال علامة التبويب وإبراز بناء الجملة والانتقال إلى المرجع وإعادة التسمية المتغيرة عبر أجهزة الكمبيوتر المحمولة والوحدات النمطية والتشخيصات وغير ذلك الكثير. هذا الامتداد مفيد جدًا لأولئك المطورين الذين يرغبون في تأليف وحدات Python بالإضافة إلى أجهزة الكمبيوتر المحمولة.

ملحق آخر مفيد لسير عمل مطور SageMaker هو امتداد متصفح jupyterlab-s3. يلتقط هذا الامتداد بيانات اعتماد دور تنفيذ SageMaker ويسمح لك باستعراض وتحميل وكتابة الملفات مباشرة إلى خدمة تخزين أمازون البسيطة (أمازون S3).

تثبيت الامتدادات

JupyterLab 3 الآن يجعل عملية تغليف وتركيب التمديدات أسهل بكثير. يمكنك تثبيت الامتدادات المذكورة أعلاه من خلال البرامج النصية باش. على سبيل المثال ، في SageMaker Studio ، افتح محطة النظام من مشغل الاستوديو وقم بتشغيل الأوامر التالية. لاحظ أن الاستوديو الذي تمت ترقيته يحتوي على بيئة Conda منفصلة ومعزولة لإدارة وقت تشغيل خادم Jupyter ، لذلك تحتاج إلى تثبيت الملحقات في studio بيئة كوندا. لتثبيت الامتدادات في SageMaker Notebook Instance ، ليست هناك حاجة لتبديل بيئات Conda.

بالإضافة إلى ذلك ، يمكنك أتمتة تثبيت هذه الملحقات باستخدام تكوينات دورة الحياة لذلك استمروا بين إعادة تشغيل الاستوديو. يمكنك تكوين هذا لجميع المستخدمين في المجال أو على مستوى المستخدم الفردي.

بالنسبة إلى Python Language Server ، استخدم الكود التالي لتثبيت الملحقات:

conda init
conda activate studio
pip install jupyterlab-lsp
pip install 'python-lsp-server[all]'
conda deactivate
nohup supervisorctl -c /etc/supervisor/conf.d/supervisord.conf restart jupyterlabserver

بالنسبة لمتصفح ملفات Amazon S3 ، استخدم ما يلي:

conda init
conda activate studio
pip install jupyterlab_s3_browser
jupyter serverextension enable --py jupyterlab_s3_browser
conda deactivate
nohup supervisorctl -c /etc/supervisor/conf.d/supervisord.conf restart jupyterlabserver

تأكد من تحديث المتصفح الخاص بك بعد التثبيت.

لمزيد من المعلومات حول كتابة برامج نصية مماثلة لدورة الحياة لـ SageMaker Notebook Instance ، ارجع إلى تخصيص مثيل Notebook باستخدام برنامج تكوين دورة حياة و قم بتخصيص مثيلات الكمبيوتر المحمول Amazon SageMaker من خلال تكوينات دورة الحياة وخيار تعطيل الوصول إلى الإنترنت. بالإضافة إلى ذلك ، لمزيد من المعلومات حول إدارة الامتدادات ، بما في ذلك كيفية كتابة تكوينات دورة الحياة التي تعمل لكلا الإصدارين 1 و 3 من أجهزة الكمبيوتر المحمولة JupyterLab للتوافق مع الإصدارات السابقة ، راجع تثبيت امتدادات JupyterLab و Jupyter Server.

ابدأ مع أجهزة الكمبيوتر المحمولة JupyterLab 3 في Studio

إذا كنت تقوم بإنشاء مجال Studio جديد ، فيمكنك تحديد إصدار دفتر الملاحظات الافتراضي مباشرة من وحدة تحكم إدارة AWS أو باستخدام API.

في لوحة تحكم SageMaker ، قم بتغيير إصدار دفتر الملاحظات الخاص بك عند تحرير إعدادات المجال الخاص بك ، في ملف نسخة مختبر Jupyter والقسم الخاص به.

لاستخدام API ، قم بتكوين ملف JupyterServerAppSettings المعلمة على النحو التالي:

aws --region <REGION> sagemaker create-domain --domain-name <NEW_DOMAIN_NAME> --auth-mode <AUTHENTICATION_MODE> --subnet-ids <SUBNET-IDS> --vpc-id <VPC-ID> --default-user-settings ‘{ “JupyterServerAppSettings”: { “DefaultResourceSpec”: { “SageMakerImageArn”: “arn:aws:sagemaker:<REGION>:<ACCOUNT_ID>:image/jupyter-server-3", “InstanceType”: “system” } }
}

إذا كنت من مستخدمي Studio الحاليين ، فيمكنك تعديل إصدار الكمبيوتر الدفتري الخاص بك عن طريق اختيار ملف تعريف المستخدم الخاص بك على لوحة تحكم SageMaker والاختيار تعديل.

ثم اختر نسختك المفضلة في ملف نسخة مختبر Jupyter والقسم الخاص به.

لمزيد من المعلومات، راجع JupyterLab الإصدار.

ابدأ مع JupyterLab 3 على SageMaker Notebook Instance

يمكن لمستخدمي SageMaker Notebook Instance أيضًا تحديد إصدار دفتر الملاحظات الافتراضي من وحدة التحكم واستخدام واجهة برمجة التطبيقات الخاصة بنا. في حالة استخدام وحدة التحكم ، لاحظ أن خيار اختيار دفاتر Jupyter Lab 3 متاح فقط لـ أحدث جيل من SageMaker Notebook Instance الذي يأتي مع Amazon Linux 2.

في وحدة تحكم SageMaker ، اختر نسختك أثناء إنشاء مثيل دفتر الملاحظات الخاص بك ، أسفل معرّف النظام الأساسي.

إذا كنت تستخدم API ، فاستخدم الكود التالي:

create-notebook-instance --notebook-instance-name <NEW_NOTEBOOK_NAME> --instance-type <INSTANCE_TYPE> --role-arn <YOUR_ROLE_ARN> --platform-identifier <notebook-al2-v2>

لمزيد من المعلومات، راجع إنشاء دفتر ملاحظات بإصدار JupyterLab الخاص بك.

وفي الختام

يقدم SageMaker Studio و SageMaker Notebook Instance الآن تجربة كمبيوتر محمول مطورة للمستخدمين. نحن نشجعك على تجربة القدرات الجديدة وزيادة إنتاجية المطورين من خلال هذه التحسينات!

حول المؤلف

شون مورغان هو مهندس حلول AI / ML في AWS. لديه خبرة في مجالات البحث الأكاديمي وأشباه الموصلات ، ويستخدم خبرته لمساعدة العملاء على تحقيق أهدافهم على AWS. في أوقات فراغه ، يعد Sean مساهمًا / مشرفًا نشطًا مفتوح المصدر وقائد مجموعة الاهتمامات الخاصة لـ TensorFlow Add-ons.

Arkaprava دي هو مهندس برمجيات أول في AWS. لقد عمل في أمازون لأكثر من 7 سنوات ويعمل حاليًا على تحسين تجربة Amazon SageMaker Studio IDE.

كونال جها هو مدير أول للمنتجات في AWS. إنه يركز على بناء Amazon SageMaker Studio باعتباره IDE المفضل لجميع خطوات تطوير ML. في أوقات فراغه ، يستمتع كونال بالتزلج واستكشاف شمال غرب المحيط الهادئ. يمكنك أن تجده على لينكدين:.

• كوينسمارت. أفضل بورصة للبيتكوين والعملات المشفرة في أوروبا.
• بلاتوبلوكشين. Web3 Metaverse Intelligence. تضخيم المعرفة. دخول مجاني.
• كريبتوهوك. الرادار. تجربة مجانية.
• المصدر: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/amazon-sagemaker-studio-and-sagemaker-notebook-instance-now-come-with-jupyterlab-3-notebooks-to-boost-developer- إنتاجية/