Amazon ha revolucionado el campo del aprendizaje automático con la introducción de Amazon SageMaker Studio, una novedosa plataforma web que facilita la ejecución de flujos de trabajo integrales de machine learning (ML). Esta plataforma proporciona una suite de entornos de desarrollo integrados (IDEs) que incluye JupyterLab, el Editor de Código y RStudio, permitiendo a científicos de datos e ingenieros de ML gestionar sus proyectos de manera efectiva.
Una de las características más destacadas de SageMaker Studio es la capacidad de los usuarios para crear espacios privados y compartidos, lo que facilita la gestión del almacenamiento y los recursos requeridos para las aplicaciones JupyterLab y el Editor de Código. Esto permite detener las aplicaciones cuando no están en uso, reduciendo costos, y retomarlas sin pérdida de datos al reanudarlas. El almacenamiento dentro de SageMaker Studio se gestiona a través de Amazon Elastic Block Store (Amazon EBS) que ofrece acceso de baja latencia a los datos del usuario, tales como notebooks y entornos virtuales Python/Conda. Sin embargo, en escenarios donde es necesario un sistema de archivos distribuido, se puede integrar Amazon Elastic File System (Amazon EFS), proporcionando un sistema de archivos NFS elástico y completamente gestionado.
Amazon SageMaker ofrece la posibilidad de montar automáticamente carpetas en un volumen EFS para cada usuario dentro de un dominio, lo que facilita el intercambio de datos entre sus propi...