Публикации по теме aws-sagemaker

Публикации по теме 'aws-sagemaker'

Как создать и развернуть пользовательскую модель Python в AWS SageMaker

В этом руководстве вы узнаете, как определить модель машинного обучения в Python, а затем развернуть ее с помощью Amazon SageMaker. Следуйте за репозиторием GitHub для получения дополнительной информации и ссылок. AWS также поддерживает обширную коллекцию примеров , которую вы можете использовать в качестве дополнительной справки. Обзор моделей SageMaker SageMaker использует контейнеры Docker для разделения алгоритмов машинного обучения. Этот контейнерный подход позволяет..

Как сдать экзамен по специальности AWS Machine Learning с помощью работы

Будучи сертифицированным специалистом по машинному обучению AWS , я собираюсь рассказать о сертификационном экзамене по машинному обучению AWS. В этом посте я расскажу о том, как я к нему готовился, сколько времени потратил, предварительные условия, ссылки, практические тесты и все необходимое. Хотя определенность зависит от человека, этот пост поможет вам подготовиться к экзаменам и быть уверенным в себе. 1. Предпосылки Здесь нужно знать о важности этого сертификата и о том, как..

Подлый взгляд на AWS SageMaker!

Здравствуйте, начинающие пользователи AWS, такие как я, пытаются больше узнать о настраиваемых конвейерах машинного обучения. Начало работы AWS немного разочаровывает, поскольку вы погружаетесь в очень сложные джунгли, но, как и любая другая вещь, которую невозможно изучить в С первого взгляда вы заметите, что это совсем не сложно! Нам просто нужно выбрать точку, чтобы двигаться дальше, и в нашем случае нам нужно выбрать сервисный продукт AWS! Все просто :) Поскольку я работаю..

Стек AWS SageMaker и Amazon

SageMaker Прежде чем я отойду от себя и начну обещать, что SageMaker решит все ваши жизненные проблемы, давайте просто проясним, что такое SageMaker. По своей сути SageMaker — это полностью управляемая служба, предоставляющая инструменты для создания, обучения и развертывания моделей машинного обучения. Это очень краткое изложение миссии того, чего SageMaker поможет вам достичь. В нем есть некоторые компоненты, такие как управление записными книжками и помощь в маркировке и обучении..

Создание конвейера машинного обучения на AWS Sagemaker, часть вторая: этапы обработки данных

Это вторая статья из серии из трех статей о создании многоразового конвейера машинного обучения, который запускается с помощью одного файла конфигурации и пяти пользовательских функций. Конвейер основан на точной настройке для целей классификации, работает на распределенных графических процессорах в AWS Sagemaker и использует Huggingface Transformers, Accelerate, Datasets & Evaluate, PyTorch, wandb и другие. Этот пост первоначально появился в Блоге VISO Trust В этом посте будут..

AWS SageMaker: обучение и развертывание модели XGBoost в наборе данных Iris

Введение Amazon Web Services (AWS) — популярный поставщик облачных услуг, предлагающий широкий спектр услуг, включая SageMaker, полностью управляемый сервис для создания, обучения и развертывания моделей машинного обучения. В этой статье мы рассмотрим сценарий Python, который использует AWS SageMaker для обучения и развертывания модели XGBoost в известном наборе данных Iris. Мы подробно объясним каждую строку кода и обсудим ключевые концепции развертывания моделей машинного обучения..

Категории подходов к разработке на Amazon SageMaker

Введение и основная часть! Мы собираемся использовать приложение Amazon SageMaker для машинного обучения в наших проектах. Тем не менее, я использую различные ресурсы, чтобы узнать, как мы можем извлечь выгоду из SageMaker и чем он отличается от других альтернативных вариантов. Множество примеров доступно на Github (издается Amazon). Эти примеры меня сбили с толку, потому что они предлагали разные подходы к разработке. После некоторых поисков в различных ресурсах; наконец, я рисую..