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• Amazon SageMaker Unified StudioにCode-OSSベースのコードエディタが追加
• Visual Studio Code互換の拡張機能へのアクセスが可能
• GitHub、GitLab、BitBucketとの連携によるバージョン管理とコラボレーション機能
• ユーザーごと、プロジェクトごとに複数のスペースをサポート
• 複数のアプリケーションとインスタンスへの同時アクセスが可能に

AWSが Amazon SageMaker の次世代版で、コードエディタと複数スペースのサポートを発表しました。これらの機能は、分析、機械学習、生成AIチームの開発体験を向上させます。

本日、AWSは Amazon SageMaker の次世代版において、分析、機械学習（ML）、生成AIチームの開発体験を向上させる2つの補完的な機能を発表しました：コードエディタと複数スペースのサポートです。
Code-OSS（Visual Studio Code – オープンソース）をベースとしたコードエディタは、使い慣れたショートカットやターミナルアクセス、高度なデバッグ機能、リファクタリングツールを備えた軽量で強力なIDEを提供します。
チームは、Open VSX拡張ギャラリーから数千のVisual Studio Code互換の拡張機能にアクセスすることで生産性を向上させることができます。
コードエディタは、GitHub、GitLab、BitBucketリポジトリを通じてバージョン管理とチーム間のコラボレーションを可能にし、同時に人気のMLフレームワーク用に事前設定されたAmazon SageMaker ディストリビューションを提供します。
Unified Studioの他のコーディングインターフェース（JupyterLabなど）と並んでコードエディタの利点を最大限に活用するために、SageMakerは現在、ユーザーごと、プロジェクトごとに複数のスペースをサポートしており、異なる計算ニーズを持つ並行作業ストリームを管理できるようになりました。
各スペースはアプリケーションインスタンスと1対1の関係を維持し、ユーザーがストレージとリソース要件を効率的に整理できるようにします。
この強化により、複数のアプリケーションとインスタンスに同時にアクセスする柔軟性が提供され、ワークフロー管理と生産性が向上します。
コードエディタと複数スペースのサポートは、すべてのAmazon SageMaker Unified Studioドメインで利用可能です。
これらの機能が利用可能なAWSリージョンについては、AWSリージョンの表を参照してください。
詳細については、開発者ガイドをご覧ください。

• Amazon SageMaker
• Amazon SageMaker Unified Studio

• Amazon SageMaker Unified Studio: Amazon SageMakerの一部で、機械学習開発のための統合環境を提供します。データの探索、モデルの開発、トレーニング、デプロイメントなど、機械学習プロジェクトの全段階を一つのインターフェースで管理できます。JupyterLab、コードエディタ、ワークフローツールなど、さまざまな開発ツールを統合しています。
• Amazon SageMaker: フルマネージド型の機械学習プラットフォームです。データサイエンティストや開発者が機械学習モデルを簡単に構築、トレーニング、デプロイできるようにします。データの準備から、モデルのトレーニング、デプロイ、管理まで、機械学習のワークフロー全体をサポートします。

• https://docs.aws.amazon.com/sagemaker-unified-studio/latest/adminguide/supported-regions.html
• https://docs.aws.amazon.com/sagemaker-unified-studio/latest/userguide/code-editor.html