Les spécialistes de machine learning peuvent créer un espace de travail partagé où leurs coéquipiers peuvent lire et modifier ensemble les carnets Amazon SageMaker Studio. En utilisant les rythmes partagés, les coéquipiers peuvent coéditer le même fichier du bloc-notes, exécuter le code du bloc-notes simultanément et examiner les résultats ensemble afin d'éliminer les allers-retours et de rationaliser la collaboration. Dans les espaces partagés, les équipes ML bénéficieront d'une prise en charge intégrée de services tels que BitBucket et AWS CodeCommit, de sorte qu'elles pourront facilement gérer différentes versions de leur carnet de notes et comparer les modifications au fil du temps. Toutes les ressources créées à l'intérieur des blocs-notes, telles que les expériences et les modèles ML, sont automatiquement sauvegardées et associées à l'espace de travail spécifique où elles ont été créées, de sorte que les équipes peuvent plus facilement rester organisées et accélérer le développement des modèles ML.