What are the shared spaces in SageMaker?
Cosa sono gli spazi condivisi in SageMaker?
ML practitioners can create a shared workspace where teammates can read and edit SageMaker Studio notebooks together. By using the shared paces, teammates can coedit the same notebook file, run notebook code simultaneously, and review the results together to eliminate back and forth and streamline collaboration. In the shared spaces, ML teams will have built-in support for services like BitBucket and AWS CodeCommit, so they can easily manage different versions of their notebook and compare changes over time. Any resources created from within the notebooks, such as experiments and ML models, are automatically saved and associated with the specific workspace where they were created so teams can more easily stay organized and accelerate ML model development.
I professionisti del machine learning possono creare uno spazio di lavoro condiviso all'interno dei quali i membri del team possono leggere e modificare in maniera collaborativa i notebook SageMaker Studio. Utilizzando gli spazi condivisi, i colleghi possono modificare a più mani lo stesso file del notebook, eseguire simultaneamente il codice del notebook e rivedere insieme i risultati, eliminando le sequenze di passaggi e ottimizzando la collaborazione. Negli spazi condivisi, i team del ML dispongono di un supporto incorporato per servizi come BitBucket e AWS CodeCommit, potendo così gestire con facilità versioni differenti dei propri notebook e confrontare le modifiche nel corso del tempo. Le risorse create all'interno dei notebook, come esperimenti e modelli di ML, vengono automaticamente salvati e associati allo specifico spazio di lavoro in cui sono stati creati affinché i team possano coordinarsi e organizzarsi con maggiore facilità e accelerare lo sviluppo dei modelli di ML.