Amazon Web Services 周三推出了 SageMaker Studio Lab，它是 Amazon SageMaker 的免费版本——帮助客户构建、训练和部署机器学习模型的 AWS 服务。 专为机器学习新手设计，用户无需 AWS 账户、信用卡或任何云配置知识即可试用 SageMaker Studio Lab。
Studio Lab 目前提供公共预览版。
该服务基于开源 JupyterLab，并提供对 AWS 计算资源的免费访问。 首先，用户创建一个账户（与 AWS 账户分开）并选择他们的项目是否需要 CPU 或 GPU 实例。 该服务为每个用户会话提供 12 小时的 CPU 或 4 小时的 GPU，并且可用的用户会话数量不受限制。
用户每个项目至少获得 15 GB 的永久存储空间。 当会话到期时，Studio Lab 将拍摄环境快照，以便用户可以从中断的地方继续。
AWS 正在使用 SageMaker Studio Lab 启动 AWS 灾难响应黑客马拉松，旨在激发使用机器学习应对与自然灾害准备和响应相关挑战的想法。 黑客马拉松将持续到 2022 年 2 月 7 日，奖金总额为 54,000 美元。 AWS 还试图为“最大的机器学习竞赛”创造吉尼斯世界纪录。
与此同时，AWS 还推出了一项新的 1000 万美元奖学金，以帮助学生从事机器学习和人工智能方面的职业。 AWS 人工智能和机器学习奖学金 (AWS AI & ML Scholarship) 计划旨在为该领域服务不足和代表性不足的高中生和大学生提供服务。
该计划使用 AWS DeepRacer 和新的 AWS DeepRacer 学生联盟来教授学生基本的机器学习概念。
多达 2,000 名符合条件的学生将获得 AI Programming with Python Udacity Nanodegree 计划的奖学金。 在第一个 Udacity Nanodegree 项目中获得最高分的 500 名学生将获得第二个 Udacity Nanodegree 项目的深度学习和机器学习工程奖学金。 这些前 500 名学生还将获得亚马逊和英特尔终身技术专家的指导机会，以获得职业见解和建议。 该计划还将免费提供数十小时的免费机器学习模型培训和教育材料。
