Вопрос или проблема
Похоже, что мы на самом деле не используем IDE на любом этапе рабочего процесса машинного обучения, если используем AWS SageMaker. Вся работа выполняется в Jupyter Notebook. Это так?
Jupyter Notebook можно рассматривать как интегрированную среду разработки (IDE).
SageMaker от Amazon Web Services (AWS) — это полностью управляемая облачная версия Jupyter Notebook.
Некоторые IDE, которые вы можете использовать на своем локальном компьютере :
- Spyder
- Jupyter Notebook
- Jupyter Lab
Pycharm и VSCode также имеют встроенную поддержку для ноутбуков, но я бы посоветовал Jupyter Lab. Он действительно хороший.
Если вы хотите работать на виртуальных машинах, то Google Colab и Kaggle Kernel действительно хороши и бесплатны.
Ответ или решение
AWS SageMaker предоставляет платформу для машинного обучения, которая включает в себя различные инструменты для упрощения всего процесса от подготовки данных до развертывания моделей. Ваше замечание о том, что основная работа выполняется в Jupyter Notebook, в целом верно, и это действительно дает ощущение, что IDE в классическом понимании не требуется.
Jupyter Notebook можно считать интегрированной средой разработки (IDE) для машинного обучения. SageMaker представляет собой облачную версию Jupyter Notebook, обеспечивая все необходимые ресурсы и инструменты для построения, обучения и развертывания моделей машинного обучения.
Существуют и другие IDE, которые можно использовать на локальной машине для работы с проектами в области машинного обучения:
- Spyder – это популярная среда разработки для Python, которая подходит для научных исследований и работы с данными.
- Jupyter Notebook – как уже упоминалось, это отличная среда для интерактивной разработки и визуализации данных.
- Jupyter Lab – это более новая версия Jupyter Notebook, которая предлагает дополнительные функции и лучший интерфейс для работы с данными и кодом.
Интеграция с такими IDE, как PyCharm и VSCode, также поддерживает работу с Jupyter Notebooks, что делает их хорошими альтернативами для пользователей, предпочитающих более традиционные среды разработки.
Если вы хотите получить доступ к платформам для машинного обучения без установки программного обеспечения на вашем компьютере, стоит рассмотреть Google Colab и Kaggle Kernels. Эти сервисы предоставляют бесплатный доступ к GPU и необходимым библиотекам, что может быть весьма удобным для быстрого прототипирования и экспериментов.
Таким образом, хотя AWS SageMaker и Jupyter Notebook действительно являются основными инструментами для работы с машинным обучением, существует ряд других IDE и платформ, которые можно использовать в зависимости от ваших личных предпочтений и требований проекта.