Schnellere ML-Workloads mit dem neuen Code Editor in SageMaker Unified Studio

In dem Beitrag wird gezeigt, wie man den brandneuen Code Editor und die Unterstützung mehrerer Arbeitsbereiche in Amazon SageMaker Unified Studio nutzt. Durch die intuitive Oberfläche lassen sich Code‑Dateien schneller erstellen und verwalten, was die Entwicklungszeit für Machine‑Learning‑Projekte deutlich verkürzt.

Die Beispiel‑Lösung demonstriert die komplette Automatisierung eines ML‑Pipelines: Von der Datenaufbereitung über das Training und die Evaluation bis hin zur optionalen Bereitstellung eines Modells. Mit dieser Vorgehensweise können Teams die üblichen End‑to‑End‑Schritte effizienter gestalten und die Time‑to‑Value für ihre ML‑Projekte erheblich reduzieren.