Sagemaker Jupyter 笔记本实例

【以下的回答经过翻译处理】 一些有用的要点：

• 云端和本地之间的常见争议也适用于SageMaker笔记本电脑，如Cloud9、Workspaces等：可以将您的工作与笔记本电脑的生命周期分离，即使您的本地计算机关闭了也可以保持工作进行，同时还可以为工作负载选择合适大小的实例。
• SageMaker笔记本电脑已经在明确的IAM上下文（通过指定执行角色）中运行，所以您不需要像在本地计算机上通过CLI登录一样登录... 只需要运行sagemaker.get_execution_role()
• 预先构建的环境适用于各种用例（例如通用数据科学、TensorFlow、PyTorch、MXNet等），已经安装了库，并且通过停止和启动实例轻松擦除/重置环境，不再在本地笔记本电脑上出现“环境混乱”。
• 基于Linux的环境通常比Mac/Windows更快地实现生产代码路径。
• 如果您开始使用SageMaker Studio，那么有特有的集成无法在本地使用，例如实验跟踪和终端点管理/监视的用户界面,；轻松共享笔记本电脑快照；以及在接下来的几周中可能公布的其他内容。