Los desarrolladores de inteligencia artificial y los ingenieros de aprendizaje automático ahora tienen la posibilidad de utilizar las capacidades de Amazon SageMaker Studio directamente desde Visual Studio Code (VS Code) en su instalación local. Esta nueva funcionalidad permite a los usuarios mantener su configuración personalizada de VS Code, beneficiándose de herramientas asistidas por IA, extensiones personalizadas y herramientas de depuración, mientras acceden a recursos de computación y datos en SageMaker Studio. Así, los científicos de datos pueden desarrollar, entrenar y desplegar modelos de IA y aprendizaje automático de forma fluida sin dejar atrás sus flujos de trabajo establecidos ni sus herramientas de productividad.
La integración ofrece varios beneficios clave para desarrolladores y científicos de datos. En primer lugar, permite trabajar en un entorno familiar mientras se aprovechan los recursos escalables de SageMaker AI. Además, simplifica las operaciones al reducir la complejidad de las configuraciones necesarias para el acceso remoto a los espacios de SageMaker Studio, facilitando el acceso directo desde el IDE. Por último, garantiza la seguridad de nivel empresarial mediante la gestión automática de credenciales y el mantenimiento de sesiones, permitiendo que la ejecución del código se mantenga dentro de los límites seguros de SageMaker AI.
El nuevo flujo de conexión ofrece dos opciones: el lanzamiento directo desde la interfaz web de SageMaker Studio o a través de la extensión AWS Toolkit en VS Code. Una vez establecida la conexión, los desarrolladores pueden usar sus extensiones y herramientas personalizadas, acceder al almacenamiento del espacio, ejecutar cargas de trabajo de IA y ML en los entornos de computación de SageMaker, mantener la seguridad de la interfaz web de Studio y trabajar con notebooks en su IDE preferido.
Para probar esta conexión IDE remota, los usuarios deben tener acceso a un dominio de SageMaker Studio y permisos adecuados en AWS Identity and Access Management (IAM). La configuración incluye el uso de VS Code con la última versión de AWS Toolkit y las imágenes de distribución compatibles de SageMaker.
La implementación de esta función responde a la necesidad de armonizar los entornos de desarrollo locales con los avanzados recursos de aprendizaje automático en la nube, permitiendo a los equipos mejorar su productividad utilizándolas características de Amazon SageMaker AI. Este avance facilitará el desarrollo ágil y eficiente de modelos de aprendizaje automático en el futuro próximo.
