为什么亚马逊网络服务SageMaker会创建一个S3存储桶

亚马逊网络服务（Amazon Web Services，AWS）的SageMaker是一个全面的机器学习（ML）平台，用于构建、训练和部署机器学习模型。在SageMaker中，为什么会创建一个S3存储桶呢？

S3存储桶是亚马逊简单存储服务（Amazon Simple Storage Service，S3）的核心组件之一。S3是一种高度可扩展的对象存储服务，用于存储和检索大量数据。在SageMaker中，创建一个S3存储桶有以下几个原因：

1. 数据存储：SageMaker需要一个地方来存储训练数据、模型和其他相关文件。S3存储桶提供了安全、可靠且高度可扩展的存储解决方案，可以存储大规模的数据集和模型文件。
2. 数据访问：S3存储桶提供了简单而强大的API，使得在SageMaker中可以方便地读取和写入数据。通过S3存储桶，可以轻松地将数据加载到SageMaker实例中进行训练和推理。
3. 数据备份和版本控制：S3存储桶具有高可靠性和耐久性，可以确保数据的安全性和持久性。此外，S3还支持版本控制，可以方便地管理和恢复不同版本的数据和模型。
4. 数据共享和协作：S3存储桶可以与其他AWS服务和工具集成，例如AWS Glue、AWS Athena等。这使得团队成员可以方便地共享和协作使用存储在S3中的数据和模型。

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