Amazon SageMaker Studio ו- SageMaker Notebook Instance מגיעים כעת עם מחברות JupyterLab 3 כדי להגביר את פרודוקטיביות המפתחים

אמזון SageMaker מגיע עם שתי אפשרויות להפיכת מחברות מנוהלות במלואן לחקר נתונים ובניית מודלים של למידת מכונה (ML). האפשרות הראשונה היא התחלה מהירה, מחברות שיתופיות נגישות בתוך סטודיו SageMaker של אמזון – סביבת פיתוח משולבת לחלוטין (IDE) ללמידת מכונה. אתה יכול להפעיל במהירות מחברות בסטודיו, לחייג בקלות למעלה או למטה את משאבי המחשוב הבסיסיים מבלי להפריע לעבודה שלך, ואפילו לשתף את המחברת שלך כקישור בכמה לחיצות פשוטות. בנוסף ליצירת מחברות, אתה יכול לבצע את כל שלבי הפיתוח של ML כדי לבנות, לאמן, לנפות באגים, לעקוב, לפרוס ולנטר את הדגמים שלך בחלונית זכוכית אחת ב-Studio. האפשרות השנייה היא מופע מחברת אמזון SageMaker – מופע מחשוב ML יחיד ומנוהל במלואו המריץ מחשבים ניידים בענן, המציע ללקוחות שליטה רבה יותר על תצורות המחברת שלהם.

היום, אנו נרגשים להכריז כי SageMaker Studio ו- SageMaker Notebook Instance מגיעים כעת עם מחברות JupyterLab 3. המחברות החדשות מספקות למדעני נתונים ומפתחים IDE מודרני הכולל כלים לפרודוקטיביות למפתחים עבור עריכת קוד, עיבוד מחדש וניפוי באגים, ותמיכה בהרחבות הקוד הפתוח העדכניות ביותר של Jupyter. AWS הוא תורם מרכזי לקהילת הקוד הפתוח של Jupyter ואנחנו שמחים להביא את היכולות העדכניות ביותר של Jupyter ללקוחותינו.

בפוסט זה, אנו מציגים כמה מהמרגשים תכונות חדשות המובנות במחברות SageMaker והפנה תשומת לב לכמה מהרחבות הקוד הפתוח המועדפות עלינו המשפרים את חוויית המפתחים בעת שימוש ב- SageMaker לבנייה, הדרכה ופריסה של דגמי ה-ML שלך.

מה חדש במחברות ב- SageMaker

המחברות החדשות מגיעות עם מספר תכונות מהקופסה המשפרים את חוויית המפתחים של SageMaker, כולל הדברים הבאים:

• מאתר באגים משולב עם תמיכה בנקודות שבירה ובדיקה משתנה
• לוח תוכן לנווט בקלות רבה יותר במחברות
• סרגל סינון עבור דפדפן הקבצים
• תמיכה במספר שפות תצוגה
• היכולת להתקין הרחבות דרך pip, Conda וממבה

עם מאפר באגים משולב, אתה יכול לבדוק משתנים ולעבור דרך נקודות עצירה בזמן שאתה בונה באופן אינטראקטיבי את מדעי הנתונים וקוד ה-ML שלך. אתה יכול לגשת למאתר הבאגים פשוט על ידי בחירה בסמל מאתר הבאגים בסרגל הכלים של המחברת.

נכון לכתיבת שורות אלה, מאתר הבאגים זמין עבור הושק החדש שלנו Base Python 2.0 ו Data Science 2.0 תמונות בסטודיו SageMaker ו amazonei_pytorch_latest_p37, pytorch_p38, ו tensorflow2_p38 ליבות ב- SageMaker Notebook Instance, עם תוכניות לתמוך יותר בעתיד הקרוב.

לוח התוכן מספק כלי עזר מצוין לנווט במחברות ולשתף בקלות רבה יותר את הממצאים שלך עם עמיתים.

תוספות JupyterLab

עם המחברות המשודרגות ב- SageMaker, אתה יכול לנצל את הקהילה ההולכת וגדלה של הרחבות JupyterLab בקוד פתוח. בסעיף זה, אנו מדגישים כמה שמתאימים באופן טבעי לזרימת העבודה של מפתח SageMaker, אך אנו ממליצים לך עיין בתוספים הזמינים או אפילו צור משלך.

ההרחבה הראשונה שאנו מדגישים היא הרחבת פרוטוקול שרת שפה. הרחבת קוד פתוח זו מאפשרת פונקציונליות מודרנית של IDE כגון השלמת כרטיסיות, הדגשת תחביר, קפיצה להפניה, שינוי שמות משתנים בין מחברות ומודולים, אבחון ועוד הרבה יותר. הרחבה זו שימושית מאוד עבור אותם מפתחים שרוצים לכתוב מודולים של Python כמו גם מחברות.

הרחבה שימושית נוספת עבור זרימת העבודה למפתחים של SageMaker היא jupyterlab-s3-browser. תוסף זה אוסף את האישורים של תפקיד הביצוע של SageMaker שלך ומאפשר לך לגלוש, לטעון ולכתוב קבצים ישירות אל שירות אחסון פשוט של אמזון (אמזון S3).

התקן הרחבות

JupyterLab 3 מייצר כעת את תהליך אריזה והתקנת הרחבות קלה משמעותית. אתה יכול להתקין את ההרחבות שהוזכרו לעיל באמצעות סקריפטים של bash. לדוגמה, בסטודיו SageMaker, פתח את מסוף המערכת מהמפעיל של Studio והפעל את הפקודות הבאות. שימו לב שלסטודיו המשודרג יש סביבת Conda נפרדת ומבודדת לניהול זמן הריצה של Jupyter Server, כך שעליך להתקין הרחבות לתוך studio סביבת קונדה. כדי להתקין הרחבות ב-SageMaker Notebook Instance, אין צורך להחליף סביבת Conda.

בנוסף, אתה יכול להפוך את ההתקנה של הרחבות אלו לאוטומטיות באמצעות תצורות מחזור חיים כך שהם נמשכים בין הפעלה מחדש של Studio. אתה יכול להגדיר זאת עבור כל המשתמשים בדומיין או ברמת משתמש בודד.

עבור Python Language Server, השתמש בקוד הבא כדי להתקין את ההרחבות:

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

עבור דפדפן קבצים של אמזון S3, השתמש בדברים הבאים:

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

הקפד לרענן את הדפדפן לאחר ההתקנה.

למידע נוסף על כתיבת סקריפטים דומים למחזור חיים עבור SageMaker Notebook Instance, עיין ב התאם אישית מופע מחברת באמצעות סקריפט תצורת מחזור חיים ו התאם אישית את מופעי המחברת של Amazon SageMaker שלך עם תצורות מחזור חיים ואפשרות להשבית את הגישה לאינטרנט. בנוסף, למידע נוסף על ניהול הרחבות, לרבות כיצד לכתוב תצורות מחזור חיים שעובדות עבור שתי הגירסאות 1 ו-3 של מחברות JupyterLab עבור תאימות לאחור, ראה התקנת הרחבות JupyterLab ו-Jupyter Server.

התחל עם מחברות JupyterLab 3 בסטודיו

אם אתה יוצר תחום Studio חדש, אתה יכול לציין את גרסת המחברת המוגדרת כברירת מחדל ישירות מה- קונסולת הניהול של AWS או באמצעות ה-API.

בלוח הבקרה של SageMaker, שנה את גרסת המחברת שלך בעת עריכת הגדרות הדומיין שלך, ב- גרסת Jupyter Lab סָעִיף.

כדי להשתמש ב-API, הגדר את JupyterServerAppSettings פרמטר כדלקמן:

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” } }
}

אם אתה משתמש קיים בסטודיו, אתה יכול לשנות את גרסת המחברת שלך על ידי בחירת פרופיל המשתמש שלך בלוח הבקרה של SageMaker ובחירה ערוך.

לאחר מכן בחר את הגרסה המועדפת עליך ב- גרסת Jupyter Lab סָעִיף.

לקבלת מידע נוסף, ראה גירסאות JupyterLab.

התחל עם JupyterLab 3 ב-SageMaker Notebook Instance

משתמשי SageMaker Notebook Instance יכולים גם לציין את גרסת ברירת המחדל של המחברת הן מהמסוף והן באמצעות ה-API שלנו. אם אתה משתמש בקונסולה, שים לב שהאפשרות לבחור את מחברות Jupyter Lab 3 זמינה רק עבור הדור האחרון של SageMaker Notebook Instance שמגיע עם Amazon Linux 2.

במסוף SageMaker, בחר את הגרסה שלך בזמן יצירת מופע המחברת שלך, תחת מזהה פלטפורמה.

אם אתה משתמש ב-API, השתמש בקוד הבא:

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

לקבלת מידע נוסף, ראה יצירת מחברת עם גרסת JupyterLab שלך.

סיכום

SageMaker Studio ו- SageMaker Notebook Instance מציעים כעת חוויית מחברת משודרגת למשתמשים. אנו ממליצים לך לנסות את היכולות החדשות ולהגביר עוד יותר את פרודוקטיביות המפתחים עם השיפורים האלה!

על הכותבים

שון מורגן הוא אדריכל פתרונות AI/ML ב-AWS. יש לו ניסיון בתחומי המוליכים למחצה והמחקר האקדמי, ומשתמש בניסיונו כדי לעזור ללקוחות להגיע ליעדים שלהם ב-AWS. בזמנו הפנוי, שון הוא תורם/מתחזק פעיל בקוד פתוח והוא מוביל קבוצות העניין המיוחדות עבור תוספות TensorFlow.

ארקפרבה דה הוא מהנדס תוכנה בכיר ב-AWS. הוא נמצא באמזון למעלה מ-7 שנים וכרגע הוא עובד על שיפור חווית ה-IDE של Amazon SageMaker Studio.

קונל ג'ה הוא מנהל מוצר בכיר ב-AWS. הוא מתמקד בבניית Amazon SageMaker Studio כ-IDE המועדף עבור כל שלבי הפיתוח של ML. בזמנו הפנוי, קונאל נהנה לעשות סקי ולחקור את צפון מערב האוקיינוס ​​השקט. אתה יכול למצוא אותו על לינקדין.

• Coinsmart. בורסת הביטקוין והקריפטו הטובה באירופה.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. ידע מוגבר. גישה חופשית.
• CryptoHawk. רדאר אלטקוין. ניסיון חינם.
• מקור: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/amazon-sagemaker-studio-and-sagemaker-notebook-instance-now-come-with-jupyterlab-3-notebooks-to-boost-developer- פִּריוֹן/