Amazon SageMaker дает не просто возможность управлять notebook-ами в Jupyter, а предоставляет конфигурируемый сервис, который позволяет создавать, обучать, оптимизировать и разворачивать модели машинного обучения. Распространённое заблуждение особенно в начале работы с SageMaker заключается в том, что для использование этих сервисов вам нужен SageMaker Notebook Instance или SageMaker (Studio) Notebook. На самом деле вы можете запустить все сервисы непосредственно с вашего локального компьютера или даже вашей любимой IDE.

Прежде чем мы пойдем дальше, давайте разберемся как взаимодействовать с сервисами Amazon SageMaker. У вас есть два API:

SageMaker Python SDK – высокоуровневый API на Python, который абстрагирует код для построения, обучения и развертывания моделей машинного