先了解这件事
AI 综述
2026年10月6日,Amazon Web Services 新增在 SageMaker Studio 中直接管理 HyperPod Spaces 的能力。据 AWS Machine Learning 发布的信息,数据科学家和 ML 工程师可直接在 Amazon SageMaker Studio UI 中创建、配置、启停和打开 SageMaker HyperPod EKS 集群上的 Spaces,无需再依赖 HyperPod CLI 或 kubectl。新界面位于 HyperPod 集群详情页的 IDE and Notebooks 标签页,支持 JupyterLab、Code Editor 以及通过 SSH-over-SSM 连接 VS Code。关于启动耗时,该信息称冷集群启动通常需几分钟,配合超配约 30–40 秒。目前该故事尚无后续发展事实,状态为活跃。
AI 根据公开报道生成
事件进展
1 个已确认进展
- 来源：AWS Machine Learning
报道与讨论时间线
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10月6日
AWS Machine Learning一手
直接在 SageMaker Studio 中管理 Amazon SageMaker HyperPod Spaces
AWS 推出新功能，数据科学家和 ML 工程师可直接在 Amazon SageMaker Studio UI 中创建、配置、启停和打开 SageMaker HyperPod EKS 集群上的 Spaces，无需再依赖 HyperPod CLI 或 kubectl。新界面位于 HyperPod 集群详情页的 IDE and Notebooks 标签页，支持 JupyterLab、Code Editor 及通过 SSH-over-SSM 连接 VS Code，冷集群启动通常需几分钟，配合超配约 30–40 秒。