AWS SageMaker中Notebook与Estimator实例配置的理解是否正确？

Notebook实例与Estimator指定的实例在SageMaker中承担完全不同的角色，具体区别如下：

• Notebook实例：仅作为交互式开发环境使用，核心用途是编写代码片段、运行零散的笔记本单元格、调试逻辑、预览数据等轻量操作。选择轻量型实例（如ml.t2.medium）即可满足需求，无需高性能配置，还能节省成本。
• Estimator指定的实例：专门负责执行计算密集型的训练任务，无论是深度学习模型训练还是大规模数据处理，都需要充足的算力支持。因此必须配置性能更强的实例（如你代码示例中的ml.m5.xlarge，或GPU实例ml.p3.2xlarge），还可通过调整instance_count参数启用多实例分布式训练，进一步提升计算效率。

额外补充：这两类实例是完全独立的资源，训练任务启动后，即使关闭Notebook实例也不会影响训练进程，这也是两者可以分开按需配置的关键原因。

你提供的Estimator代码示例符合这一最佳实践：

estimator = PyTorch(
    entry_point="script.py",
    base_job_name='training_job',
    role=role,
    framework_version="1.4.0",
    instance_count=1,
    instance_type="ml.m5.xlarge",
    py_version='py3'
)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Christopher Mills