As traduções são geradas por tradução automática. Em caso de conflito entre o conteúdo da tradução e da versão original em inglês, a versão em inglês prevalecerá. # SageMaker JupyterLab Crie um JupyterLab espaço no Amazon SageMaker Studio para iniciar o JupyterLab aplicativo. Um JupyterLab espaço é um espaço privado ou compartilhado no Studio que gerencia os recursos de armazenamento e computação necessários para executar o JupyterLab aplicativo. O JupyterLab aplicativo é um ambiente de desenvolvimento interativo (IDE) baseado na Web para notebooks, códigos e dados. Use a interface flexível e abrangente do JupyterLab aplicativo para configurar e organizar fluxos de trabalho de aprendizado de máquina (ML). Por padrão, o JupyterLab aplicativo vem com a imagem SageMaker de distribuição. A imagem de distribuição tem pacotes bastante conhecidos, como os seguintes: + PyTorch + TensorFlow + Keras + NumPy + Pandas + Scikit-learn Você pode usar espaços compartilhados para colaborar em seus cadernos Jupyter com outros usuários em tempo real. Para obter mais informações sobre espaços compartilhados, consulte [Colaboração com espaços compartilhados](domain-space.md). Dentro do JupyterLab aplicativo, você pode usar o Amazon Q Developer, um companheiro de código generativo baseado em IA para gerar, depurar e explicar seu código. Para mais informações a respeito de como usar o Amazon Q Developer, consulte [JupyterLab guia do usuário](studio-updated-jl-user-guide.md). Para mais informações sobre a configuração do Amazon Q Developer, consulte [JupyterLab guia do administrador](studio-updated-jl-admin-guide.md). Crie analytics unificadas e fluxos de trabalho de ML no mesmo caderno Jupyter. Execute Spark trabalhos interativos no Amazon EMR e na infraestrutura AWS Glue sem servidor, diretamente do seu notebook. Monitore e depure trabalhos com mais rapidez usando a interface de usuário embutida Spark. Em algumas etapas, você pode automatizar sua preparação de dados agendando o caderno como um trabalho. O JupyterLab aplicativo ajuda você a trabalhar em colaboração com seus colegas. Use a integração Git embutida no JupyterLab IDE para compartilhar e criar uma versão do código. Traga seu próprio sistema de armazenamento de arquivos se você tiver um volume do Amazon EFS. O JupyterLab aplicativo é executado em uma única instância do Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) e usa um único volume do Amazon Elastic Block Store (Amazon EBS) para armazenamento. Você pode alternar instâncias mais rapidamente ou aumentar o tamanho do volume do Amazon EBS de acordo com suas necessidades. O aplicativo JupyterLab 4 é executado em um JupyterLab espaço dentro do Studio. O Studio Classic usa o aplicativo JupyterLab 3. JupyterLab 4 oferece os seguintes benefícios: + Um IDE mais rápido que o Amazon SageMaker Studio Classic, especialmente com notebooks grandes + Pesquisa aprimorada de documentos + Um editor de texto mais acessível e com melhor desempenho Para obter mais informações sobre JupyterLab, consulte a [JupyterLabdocumentação](https://jupyterlab.readthedocs.io/en/stable/#). **Topics** + [JupyterLab guia do usuário](studio-updated-jl-user-guide.md) + [JupyterLab guia do administrador](studio-updated-jl-admin-guide.md)