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# Amazon Studio Classic SageMaker
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**Nota**  
Al 30 novembre 2023, la precedente esperienza con Amazon SageMaker Studio è ora denominata Amazon SageMaker Studio Classic. La sezione seguente è specifica per l’utilizzo dell’applicazione Studio Classic. Per informazioni sull’utilizzo dell’esperienza Studio aggiornata, consulta [Amazon Studio SageMaker](studio-updated.md).  
Studio Classic è ancora gestito per i carichi di lavoro esistenti ma non è più disponibile per l'onboarding. È possibile interrompere o eliminare solo le applicazioni Studio Classic esistenti e non è possibile crearne di nuove. Ti consigliamo di [ migrare il carico di lavoro alla nuova esperienza di Studio. ](studio-updated-migrate.md)

Amazon SageMaker Studio Classic è un ambiente di sviluppo integrato (IDE) basato sul Web per l'apprendimento automatico (ML). Studio Classic consente di creare, addestrare, eseguire il debug, implementare e monitorare i modelli di ML. Studio Classic include tutti gli strumenti necessari per gestire le varie fasi dei modelli, dalla preparazione dei dati alla sperimentazione fino alla produzione, aumentando al tempo stesso la produttività. Puoi eseguire tutte queste attività in un’unica interfaccia visiva:
+ Scrivere ed eseguire codice nei notebook Jupyter
+ Preparare dati per il machine learning
+ Costruire e addestrare modelli di ML
+ Distribuire i modelli e monitorare le prestazioni delle previsioni
+ Monitorare ed eseguire il debug degli esperimenti di ML
+ Collaborare con altri utenti in tempo reale

Per informazioni sulla procedura di onboarding per Studio Classic, consulta [Panoramica del dominio Amazon SageMaker AI](gs-studio-onboard.md).

Per informazioni sulla collaborazione con altri utenti in tempo reale, consulta [Collaborazione con spazi condivisi](domain-space.md).

Per le AWS regioni supportate da Studio Classic, consulta[Regioni e quote supportate](regions-quotas.md).

## Piano della fase di manutenzione di Amazon SageMaker Studio Classic
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La tabella seguente fornisce informazioni sulla tempistica in cui Amazon SageMaker Studio Classic è entrato nella fase di manutenzione estesa.




| Data | Description | 
| --- | --- | 
| 12/31/2024 | Il 31 dicembre Studio Classic ha raggiunto la fine della manutenzione. Da questa data in poi, Studio Classic non riceverà più aggiornamenti e correzioni di sicurezza. Tutti i nuovi domini verranno creati con Amazon SageMaker Studio come impostazione predefinita. | 
| 1/31/2025 | A partire dal 31 gennaio, gli utenti non saranno più in grado di creare nuovi JupyterLab 3 taccuini in Studio Classic. Inoltre, non possono riavviare o aggiornare i notebook esistenti. L’accesso alle applicazioni Studio Classic esistenti da Studio è consentito solo al fine di eliminare o arrestare i notebook esistenti. | 

**Nota**  
La migrazione a Studio non viene eseguita automaticamente per il tuo dominio Studio Classic esistente. Per ulteriori informazioni sulla migrazione, consulta [Migrazione da Amazon SageMaker Studio Classic](studio-updated-migrate.md).

**Topics**
+ [Piano della fase di manutenzione di Amazon SageMaker Studio Classic](#studio-deprecation)
+ [Funzionalità di Amazon Studio Classic SageMaker](#studio-features)
+ [Panoramica dell'interfaccia utente Amazon SageMaker Studio Classic](studio-ui.md)
+ [Avvia Amazon SageMaker Studio Classic](studio-launch.md)
+ [JupyterLab Controllo delle versioni in Amazon Studio Classic SageMaker](studio-jl.md)
+ [Usa Amazon SageMaker Studio Classic Launcher](studio-launcher.md)
+ [Usa i notebook Amazon SageMaker Studio Classic](notebooks.md)
+ [Personalizza Amazon SageMaker Studio Classic](studio-customize.md)
+ [Esegui attività comuni in Amazon SageMaker Studio Classic](studio-tasks.md)
+ [Prezzi di Amazon SageMaker Studio Classic](studio-pricing.md)
+ [Risoluzione dei problemi di Amazon SageMaker Studio Classic](studio-troubleshooting.md)

## Funzionalità di Amazon Studio Classic SageMaker
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Studio Classic include le seguenti funzionalità:
+ [SageMaker Pilota automatico ](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/autopilot-automate-model-development.html)
+ [SageMaker Chiarire ](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/model-explainability.html)
+ [SageMaker Data Wrangler ](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/data-wrangler.html)
+ [SageMaker Debugger](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/debugger-on-studio.html)
+ [SageMaker Experiments](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/experiments.html)
+ [SageMaker Feature Store ](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/feature-store-use-with-studio.html)
+ [SageMaker JumpStart](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/studio-jumpstart.html)
+ [Amazon SageMaker Pipeline ](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/pipelines-studio.html)
+ [SageMaker Registro dei modelli ](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/model-registry.html)
+ [SageMaker Progetti](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/sagemaker-projects.html)
+ [SageMakerNotebook Studio Classic ](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/notebooks.html)
+ [SageMaker Taccuino universale Studio ](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/studio-notebooks-emr-cluster.html)