AWS 【無料】SageMaker Studio Labの使い方とSageMakerとの違いを徹底解説
SageMaker Studio Labは、AWSアカウント不要・無料で使えるクラウド型の機械学習環境です。ブラウザ上でJupyter Notebookを操作し、PythonでAIモデルを簡単に学習・検証できます。Amazon SageMakerは商用向けの本格的な開発・運用基盤で、大規模データ処理やモデルのデプロイ、自動化まで対応している点が大きな違いです。
AWS AWS Amazon SageMakerの仕組みとは？現場で使う前に押さえたい構造と設計思想
Amazon SageMakerは、機械学習モデルの開発・学習・デプロイを一元管理できるAWSのサービスです。Notebook、トレーニング、推論などの機能が疎結合で構成されており、必要な工程ごとにリソースを柔軟に活用できます。
AWS Amazon SageMakerの導入手順と環境構築のポイントをわかりやすく解説
Amazon SageMakerは、AWS上で機械学習モデルの開発からデプロイまでを一元管理できるサービスです。導入時は、IAM Identity Center（SSO）の設定とバージニア北部リージョンでの環境構築が重要です。また、クイックセットアップを使えば、VPCやロールなどを自動生成し、短時間でStudioを起動が可能です。
AWS S3とCloudFrontで実現！HTTPS対応セキュアWebサイト公開の基礎
Amazon S3とCDNサービスであるAmazon CloudFrontを連携させる方法を解説します。この構成により、独自ドメインでのHTTPS配信を実現し、よりセキュアかつ高速なWebアプリケーションの公開を目指します。
AWS FastAPIアプリをECSへデプロイ！DockerfileをAWS上で動かす手順を解説
FastAPIで作成したアプリケーションをDocker化しECS上でデプロイするための手順を解説します。
AWS サーバーレスで公開！Amazon S3を使った静的Webサイトホスティングの手順と注意点
S3には、静的Webサイトをそのままホストできる機能が用意されています。これは「S3のWebサイトホスティング」機能と呼ばれ、HTML・CSS・JavaScriptなどで構成された静的ファイルをインターネット上に公開することができます。