このブログ記事は Get started with the open-source Amazon SageMaker Distribution を翻訳したものです。 データサイエンティストは、機械学習(ML)およびデータサイエンスのワークロードに対して、セキュア且つ一貫性のある、依存関係の管理と再現可能の環境が必要です。 AWS Deep Learning Containers は、既にTensorFlow、PyTorch、MXNetなどのモデルトレーニングのフレームワークを事前構築されたDockerイメ
マルチアカウント環境で効果的なガバナンスを実現し AWS のベストプラクティスや一般的なコンプライアンスフレームワークと連携させる作業は、複雑になることがあります。多くのお客様、特に規制の厳しい業界で事業を営むお客様は、リスクを特定し、サービス間の関係や依存関係に対処するための独自の統制を開発するために、時間とリソースを投資する必要があるという課題に直面しています。このプロセスによって、新しいサービスを実装する際のタイム・トゥ・バリュー (TTV) が長くなることがあります。 AWS Control To