AWS ha lanzado significativas mejoras en Amazon SageMaker Unified Studio, una plataforma que integra herramientas para análisis de datos y aprendizaje automático. Con la incorporación de Code Editor y la función de múltiples espacios, se espera que los desarrolladores y científicos de datos optimicen notablemente sus flujos de trabajo.
Code Editor, basado en Visual Studio Code (VSCode), proporciona un entorno potente y ligero con herramientas avanzadas, como depuración y acceso a extensiones variadas. Esto no solo incrementa la productividad, sino que también facilita la colaboración a través de sistemas de control de versiones como GitHub, GitLab y Bitbucket.
La función de múltiples espacios ofrece a los usuarios la capacidad de gestionar flujos paralelos con diferentes necesidades computacionales. Cada espacio opera de forma aislada, asociado a una instancia de aplicación, lo que brinda flexibilidad para acceder simultáneamente a varias aplicaciones y organizar mejor los recursos.
Entre las características del Code Editor destaca una infraestructura totalmente administrada, que se mantiene actualizada con parches de seguridad. Los usuarios pueden ajustar los recursos de cálculo según sus necesidades, seleccionando entre distintos tipos de instancias y tamaños de volumen, lo que mejora la adaptabilidad del entorno.
AWS ha mostrado ejemplos prácticos sobre cómo desarrollar un pipeline de aprendizaje automático utilizando Code Editor, facilitando la carga y ejecución de notebooks de Jupyter que automatizan fases del ciclo de aprendizaje, como la construcción, entrenamiento y evaluación de modelos.
Con estas innovaciones, AWS no solo facilita el trabajo de los desarrolladores, sino que también busca crear una comunidad más activa en torno al aprendizaje automático e inteligencia artificial, potenciando implementaciones más rápidas y efectivas.
