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使用SageMaker Notebooks集成AWS工作流程
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原文英文，约300词，阅读约需1分钟。
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内容提要
我参加了一次企业黑客马拉松，探索云端Jupyter环境进行机器学习项目。发现SageMaker Notebooks具备快速连接代码库、直接访问GPU实例及与AWS服务集成的强大功能。通过IAM角色，我可以在同一Jupyter笔记本中控制EC2和调用Lambda，极大简化了工作流程自动化。
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关键要点
- 参加了一次企业黑客马拉松，探索云端Jupyter环境进行机器学习项目。
- SageMaker Notebooks具备快速连接代码库的能力，简化了版本控制和团队协作。
- 可以直接访问GPU实例，使用ml.g系列实例需要额外批准，但很快就能获得访问权限。
- 通过IAM角色，可以在同一Jupyter笔记本中控制EC2、调用Lambda等AWS服务，极大简化工作流程自动化。
- 观察其他人使用SageMaker Notebooks自动化AWS工作流程，发现其易于访问的云笔记本服务。
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