[ML] Speed up delivery of ML workloads using Code Editor in Amazon SageMaker Unified Studio

🤖 Speed up delivery of ML workloads using Code Editor in Amazon SageMaker Unified Studio

原文链接: Speed up delivery of ML workloads using Code Editor in Amazon SageMaker Unified Studio 作者: Paul Hargis 发布日期: 2025-08-21 20:24:35 UTC

📋 内容摘要

本文介绍了Amazon SageMaker Unified Studio中新增的Code Editor和多空间支持功能。Code Editor基于Code-OSS(Visual Studio Code开源版)构建，提供了轻量级但功能强大的IDE环境，具有熟悉的快捷键和终端访问功能。主要特点包括：完全托管的基础设施、可灵活调整资源、预配置的SageMaker镜像、Amazon Q Developer支持、扩展和配置设置的持久化等。文章详细说明了Code Editor的架构设计、使用前提条件、如何与AWS服务交互，以及如何使用Code Editor创建和执行ML管道。新功能支持用户通过熟悉的IDE布局、流行的扩展和关键的调试测试选项来加速ML工作负载的交付，同时多空间支持允许用户管理具有不同计算需求的并行工作流。

🔗 相关信息

这是来自 AWS 官方博客的最新资讯摘要。点击上方原文链接查看完整内容和技术细节。

🏷️ 涉及的 AWS 服务和主题

• Advanced (300)
• Amazon SageMaker
• Amazon SageMaker Studio
• Amazon SageMaker Unified Studio
• Announcements
• Technical How-to
• AI/ML

📚 延伸阅读

• AWS 官方文档
• AWS 架构中心
• AWS 最佳实践

---

本文为 AWS 官方博客内容摘要，完整内容请访问原文链接。版权归原作者所有。