Đây là ứng dụng Linux có tên Bộ công cụ đào tạo SageMaker có bản phát hành mới nhất có thể được tải xuống dưới dạng v4.7.3sourcecode.zip. Nó có thể được chạy trực tuyến trong nhà cung cấp dịch vụ lưu trữ miễn phí OnWorks dành cho máy trạm.
Tải xuống và chạy trực tuyến ứng dụng này có tên là Bộ công cụ đào tạo SageMaker với OnWorks miễn phí.
Làm theo các hướng dẫn sau để chạy ứng dụng này:
- 1. Đã tải ứng dụng này xuống PC của bạn.
- 2. Nhập vào trình quản lý tệp của chúng tôi https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX với tên người dùng mà bạn muốn.
- 3. Tải lên ứng dụng này trong trình quản lý tệp như vậy.
- 4. Khởi động trình giả lập trực tuyến OnWorks Linux hoặc trình giả lập trực tuyến Windows hoặc trình mô phỏng trực tuyến MACOS từ trang web này.
- 5. Từ Hệ điều hành OnWorks Linux mà bạn vừa khởi động, hãy truy cập trình quản lý tệp của chúng tôi https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX với tên người dùng mà bạn muốn.
- 6. Tải xuống ứng dụng, cài đặt và chạy nó.
MÀN HÌNH
Ad
Bộ công cụ đào tạo SageMaker
MÔ TẢ
Huấn luyện các mô hình máy học trong bộ chứa Docker bằng Amazon SageMaker. Amazon SageMaker là một dịch vụ được quản lý hoàn toàn dành cho quy trình khoa học dữ liệu và máy học (ML). Bạn có thể sử dụng Amazon SageMaker để đơn giản hóa quy trình xây dựng, đào tạo và triển khai các mô hình ML. Để đào tạo một mô hình, bạn có thể đưa tập lệnh đào tạo và các thành phần phụ thuộc vào vùng chứa Docker chạy mã đào tạo của bạn. Vùng chứa cung cấp một môi trường cách ly hiệu quả, đảm bảo thời gian chạy nhất quán và quy trình đào tạo đáng tin cậy. Có thể dễ dàng thêm Bộ công cụ đào tạo SageMaker vào bất kỳ vùng chứa Docker nào, làm cho nó tương thích với SageMaker cho các mô hình đào tạo. Nếu bạn sử dụng hình ảnh Docker SageMaker dựng sẵn để đào tạo, thư viện này có thể đã được bao gồm. Viết tập lệnh đào tạo (ví dụ: train.py). Xác định vùng chứa bằng Dockerfile bao gồm tập lệnh đào tạo và mọi phần phụ thuộc.
Tính năng
- Truyền đối số cho điểm vào bằng cách sử dụng siêu tham số
- Để đào tạo mô hình bằng cách sử dụng hình ảnh trên SageMaker, hãy đẩy hình ảnh vào ECR và bắt đầu công việc đào tạo SageMaker với URI hình ảnh
- Đọc thông tin bổ sung bằng các biến môi trường
- Nhận thông tin về môi trường vùng chứa
- Thực hiện điểm vào
- Tạo một hình ảnh Docker và đào tạo một mô hình
Ngôn ngữ lập trình
Python
Danh Mục
Đây là một ứng dụng cũng có thể được tìm nạp từ https://sourceforge.net/projects/sagemaker-train-toolkit.mirror/. Nó đã được lưu trữ trong OnWorks để có thể chạy trực tuyến theo cách dễ dàng nhất từ một trong các Hệ điều hành miễn phí của chúng tôi.
