Публикации по теме 'aws-sagemaker'
Машинное обучение в производстве: AWS SageMaker (Введение)
В SageMaker нам просто нужно выполнить вызов API с помощью Python SDK. SageMaker запустит инстансы ECS, запустит обучение модели, сохранит артефакты обучения в S3, а затем автоматически завершит инстансы EC2. При развертывании другой вызов API создает экземпляры EC2 и сетевые правила для доступа к модели через Интернет.
1. ВВЕДЕНИЕ
SageMaker — это полностью управляемый сервис AWS для создания и развертывания моделей машинного обучения в производстве. Разработчики могут использовать..
Как работает AWS Sagemaker?
Студия Amazon Sagemaker — это интерпретируемая среда разработки для платформ машинного обучения. Визуальный интерфейс позволяет создавать, обучать и развертывать модели машинного обучения с полным доступом, контролем и видимостью. В студии Amazon Sagemaker вы можете разрабатывать новые блокноты, автоматизировать модели, устранять неполадки моделей и находить дрейфы данных. Модели машинного обучения состоят из трех этапов — «Сборка», «Обучение» и «Развертывание».
Создать
Сбор..
Как неправильно использовать экземпляры ноутбуков AWS Sagemaker
Как неправильно использовать экземпляры ноутбуков AWS Sagemaker
Я использую Sagemaker в качестве основного разработчика. Среда для создания и развертывания продукта Data Science не менее 2 лет. Работая с людьми с разным уровнем опыта, я заметил множество антипаттернов , которых следует избегать при использовании Sagemaker. В следующем посте я сначала упомяну варианты использования антипаттернов и любые заблуждения, а затем объясню, почему их следует избегать и какова альтернатива...
Создание MLOP на AWS (часть 1)
Рабочий процесс SageMaker ML с использованием настраиваемых контейнеров Docker
Перенос алгоритма машинного обучения (ML) или рабочего процесса, созданного в среде Python, в облако AWS включает в себя сложный набор шагов. Для начинающего специалиста по данным это непростая процедура. Несмотря на то, что в Интернете есть много документации, в большинстве из них нет подробностей и простых руководств, что делает его непонятным для первого пользователя AWS. В частности, казалось, что они..
Инфраструктура машинного обучения ~Терраформирование SageMaker, часть 1~
Введение
MLOPs в течение многих лет находится на подъеме, и компании сталкиваются с проблемами, связанными с созданием конвейеров и автоматизации для жизненного цикла машинного обучения. Фокусными точками являются создание моделей, развертывание вывода и оркестровка, особенно для инженеров машинного обучения, как эффективно автоматизировать эти элементы и создавать ценные продукты с помощью алгоритмов машинного обучения и глубокого обучения, а не только развертывания хороших моделей..
Машинное обучение в производстве: AWS Sagemaker за работой
Amazon SageMaker упрощает рабочий процесс машинного обучения (ML) и разделяет его на три этапа: подготовка, обучение и развертывание. Он предлагает множество функций, таких как автопилот для обучения моделей искусственного интеллекта, Clarify для обнаружения предвзятости и отладчик для мониторинга нейронных сетей. AWS SageMaker Studio объединяет эти возможности, превращая его в мощный инструмент для разработки и развертывания машинного обучения в облаке Amazon.
Когда дело доходит до ML..
Прогнозы продаж с использованием внешних функций Snowflake и AWS Sagemaker Autopilot
Архитектурный подход Infostrux к AutoML в Snowflake.
Авторы сценария: Фабиан Эрнандес , Милан Мосни , Аугусто Киниама Роса
Решения Автоматизированное машинное обучение (AutoML) могут сократить трудоемкие задачи (такие как ручное кодирование или развертывание модели) при создании продуктов ML. Кроме того, эти решения ML могут помочь стандартизировать цикл разработки машинного обучения в организации.
Кроме того, исследование Forrester в 2020 году показало, что 61% лиц,..
