网站不公开简历做家教,企业标准版网站建设,没钱能注册公司吗,广告设计公司报价单这是本系列文章的第二篇#xff0c;旨在通过动手实践#xff0c;帮助大家学习亚马逊云科技的生成式AI相关技能。通过这些文章#xff0c;大家将掌握如何利用亚马逊云科技的各类服务来应用AI技术。
那么让我们开始今天的内容吧#xff01;
介绍
什么是Amazon SageMaker
…这是本系列文章的第二篇旨在通过动手实践帮助大家学习亚马逊云科技的生成式AI相关技能。通过这些文章大家将掌握如何利用亚马逊云科技的各类服务来应用AI技术。
那么让我们开始今天的内容吧
介绍
什么是Amazon SageMaker
它是一项完全托管的机器学习服务。Amazon SageMaker帮助开发者和数据科学家构建和训练机器学习ML模型以便快速部署在具备生产准备的托管环境中。它消除了机器学习过程中的繁重工作使开发高质量模型变得更加容易。由于它是完全托管的服务因此没有维护窗口或计划停机时间。它将代码存储在由安全组保护并且静态加密的机器学习存储卷中。它不会使用或与其他客户共享客户的模型、训练数据和算法。
什么是EC2竞价实例
竞价实例是Amazon EC2中的未使用部分通过使用竞价实例您可以与按需实例相比节省高达90%的成本但如果当前价格高于您指定的最高价格AWS可能会中断您的竞价实例。竞价实例使用与按需实例和预留实例相同的EC2实例AMI和实例类型。它最适合用于数据可复现且能够承受随时中断的使用场景。您可以将竞价实例作为按需或预留实例的附加计算容量前提是容错是可接受的。EC2竞价实例可以通过与启动EC2实例相同的方式启动比如使用竞价队列、自动伸缩组或AWS管理控制台。如果AWS在一小时内终止或停止您的Amazon EC2竞价实例则不会收取费用。但是如果您选择自行停止或终止新启动的竞价实例您将需要支付已使用的总秒数的费用。
架构图 任务详情
创建一个Amazon SageMaker笔记本实例打开JupyterLab并将内核环境设置为EC2实例在Apache服务器上执行单元格
任务 1: 创建一个Amazon SageMaker笔记本实例
确保您处于美国东部弗吉尼亚北部us-east-1区域在控制台顶部的服务菜单中点击Amazon SageMaker然后展开左侧面板中的笔记本选项并点击笔记本实例。 点击“创建笔记本实例”按钮。在“笔记本实例设置”部分输入笔记本实例名称为 whiz选择实例类型为 ml.t2.medium保持其他选项为默认值。在“权限和加密”部分从下拉菜单中选择 创建新角色在弹出窗口中确保S3存储桶选项为“任何S3存储桶”然后点击“创建角色”按钮。 IAM 角色已创建。 保持所有选项为默认值点击“创建笔记本实例”按钮笔记本实例将在大约5分钟内启动并运行。 等待状态变为“已服务中”InService 任务2打开JupyterLab并设置内核环境
点击“打开JupyterLab”按钮。 您将被重定向到运行环境选择左侧面板中的Amazon SageMaker示例笔记本图标。 通过向右拖动主窗口展开左侧面板滚动并双击左侧面板中的xgboost_managed_spot_training.ipynb文件。 复制创建后会提示选择内核从下拉菜单中选择conda_python3并点击“选择”。 任务4执行
第一段代码介绍了变量设置和函数定义逐个选择单元格并点击“运行选定的单元格并前进”图标。 运行完成后将打印输出单元格会显示一个编号。 向下滚动并执行名为“Fetching the dataset”的单元格点击“运行选定的单元格并前进”图标。
单元格运行完成后将显示输出结果。 执行下一个单元格点击“运行选定的单元格并前进”图标。
现在继续执行下一个单元格点击“运行选定的单元格并前进”图标。 执行下一个单元格点击“运行选定的单元格并前进”图标训练任务将开始等待执行完成。 跳过自动模型调优训练执行倒数第二个单元格点击“运行选定的单元格并前进”图标输出将包含检查点的路径。 实例启动并完成训练任务大约需要5分钟执行完成后将以百分比形式显示使用竞价实例的节省情况。 结尾语
完成训练任务后您可以查看输出结果其中将以百分比形式显示使用竞价实例所节省的成本。通过这一流程您可以体验到Amazon SageMaker结合EC2竞价实例所带来的高效与成本优势。无论是在模型训练还是资源优化方面这种结合都能为您的机器学习工作流带来更大的灵活性与可控性。
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