A Posit publicou um guia mostrando o Positron, seu ambiente integrado de desenvolvimento para ciência de dados, funcionando no Amazon SageMaker AI. O texto descreve como esse IDE pode ser aberto em um SageMaker Studio Space e usado para trabalhar com dados governados, análise e entrega de resultados no mesmo ambiente.
No exemplo, o cientista de dados consulta uma tabela no Amazon Athena, valida variáveis em R, treina um classificador XGBoost em Python, publica um endpoint em tempo real e fecha o ciclo com um relatório em Quarto. O Posit Assistant também aparece no fluxo, com uso do Amazon Bedrock como provedor de modelo quando configurado com credenciais da AWS e uma região definida.
O cenário usa uma carteira sintética de 50 mil empréstimos. Depois de remover 1.500 registros incompletos, restam 48.500 linhas para a etapa de modelagem e pontuação. O modelo treinado com 40 mil linhas e três variáveis alcançou AUC de 0,834 na avaliação mostrada no guia, e o endpoint respondeu a uma chamada com dados sintéticos. Um aplicativo Shiny para Python consumiu essa resposta e exibiu a probabilidade de inadimplência.
A própria Posit alerta que os números vêm de uma execução registrada e não servem como referência geral de desempenho ou custo. O texto também diz que o uso em produção depende de validação de segurança, governança e controles operacionais do cliente.