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# Come utilizza Amazon SageMaker AI Gestione dei segreti AWS
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SageMaker L'intelligenza artificiale è un servizio di machine learning completamente gestito. Con l' SageMaker intelligenza artificiale, i data scientist e gli sviluppatori possono creare e addestrare modelli di machine learning in modo rapido e semplice e quindi implementarli direttamente in un ambiente ospitato pronto per la produzione. Fornisce un'istanza del notebook di scrittura Jupyter che consente di accedere facilmente alle tue origini dati per l'esplorazione e l'analisi, in modo da non dover gestire server. 

Puoi associare i repository Git all'istanza notebook Jupyter per salvare i notebook in un ambiente di controllo dell'origine che persiste anche se l'istanza viene arrestata o eliminata. È possibile gestire le credenziali dei repository privati utilizzando Secrets Manager. Per ulteriori informazioni, consulta [Associare repository Git a Amazon SageMaker Notebook Instances](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/nbi-git-repo.html) nella *Amazon SageMaker AI Developer Guide*.

Per importare i dati da Databricks, Data Wrangler archivia l'URL JDBC in Secrets Manager. Per ulteriori informazioni, consulta [Import data from Databricks (JDBC)](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/data-wrangler-import.html#data-wrangler-databricks) (Importazione dei dati da Databricks (JDBC)).

Per importare dati da Snowflake, Data Wrangler archivia le credenziali in un segreto di Secrets Manager. Per ulteriori informazioni, consulta [Import data from Snowflake](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/data-wrangler-import.html#data-wrangler-snowflake) (Importazione dei dati da Snowflake).