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IDEs 和笔记本电脑
Amazon SageMaker 正在为 SageMaker HyperPod EKS 集群引入一项新功能，该功能允许 AI 开发人员直接在 HyperPod EKS 集群上运行交互式机器学习工作负载。此功能引入了一个名为 Amazon SageMaker Spaces 的新插件，它使 AI 开发人员能够创建和管理用于运行笔记本电脑的独立环境。
管理员可以使用 SageMaker HyperPod Console 在其集群上安装插件，并定义默认空间配置，例如映像、计算资源、笔记本设置的本地存储（要连接到开发空间的额外存储空间）、文件系统和初始化脚本。将提供默认设置的一键安装选项，以简化管理员体验。管理员可以使用 SageMaker HyperPod 控制台、kubectl 或 C HyperPod LI 来安装操作员、创建默认设置并集中管理所有空间。
AI 开发者可以使用 HyperPod CLI 创建、更新和删除开发空间。他们可以灵活地使用管理员提供的默认配置，也可以自定义设置。AI 开发人员可以使用本地 VS HyperPod Code 访问自己的空间 IDEs， and/or 即在管理员配置的自定义 DNS 域上托管自己 JupyterLab 的 CodeEditor IDE 的 Web 浏览器。他们还可以使用 kubernetes 的端口转发功能来访问 Web 浏览器中的空间。
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数据科学家
SageMaker Spaces 托管实例定价
SageMaker Spaces Add-on/Operator 不会向客户收取任何额外费用。但是，为了支持远程 IDE 连接功能所需的 SSH-over-SSM隧道传输， SageMaker Spaces 使用了托管实例 Amazon。此实例在 SSM 下注册为高级本地实例，因此按计算小时计费。
请参阅 S Amazon ystems Manager 定价页面上的 “本地实例管理” 费率：Syst Amazon ems Manager 定价：定价 https://aws.amazon.com/systems-manager//