Indicator pentru opțiuni de a încerca să înot
Acest șablon creează un nou rol SageMaker pentru dvs.
Furnizați următorii parametri: SageMakerRoleSuffix - Un șir scurt maximum 10 minuscule fără spații sau caractere alfanumerice care se adaugă la numele rolului după următorul prefix: sagemaker-role.
Pentru a găsi ARN, conectați-vă la consolă cu contul de știință a datelor. După crearea acestui rol în contul intermediar, repetați acest proces pentru contul de producție. În contul de știință a datelor, configurați acum politica pentru Serviciul Amazon de stocare simplă Amazon S3 cupă utilizată pentru a stoca modelul antrenat.
Pentru această postare, folosim cupa SageMaker implicită din regiunea curentă. Pe consola Amazon S3, căutați acest bucket, oferind regiunea pe care o utilizați și ID-ul contului de știință a datelor. Dacă nu o găsiți, creați o nouă găleată după acest format de nume. Conturile țintă au acum permisiunea de a citi modelul instruit în timpul implementării. În contul științei datelor, pe consola IAM, alegeți Roluri. Salvați modificările. Asta e! Mediul dvs. Mai aveți nevoie de încă un pas și puteți începe instruirea și implementarea modelelor în conturi diferite.
Importul șablonului de proiect personalizat SageMaker Studio În acest pas, importați șablonul de proiect personalizat. Conectați-vă la consolă cu contul de știință a datelor. Alege Creați un portofoliu nou. Denumiți portofoliul SageMaker Organization Templates. Descărcați următoarele șablon la computer.
Alegeți noul portofoliu. Alege Încărcați un produs nou. Pentru Numele produsuluiintroduce Multi Account Deployment. Pentru Descriere, introduce Multi account deployment project.
How to solve rubik cube in very easy in tamil
Pentru Proprietar, Indicator pentru opțiuni de a încerca să înot numele tau. În Detalii despre versiune, Pentru Metodă, alege Utilizați un fișier șablon. Alege Încărcați un șablon. Încărcați șablonul pe care l-ați descărcat. Pentru Titlul versiunii, alege 1. Restul parametrilor sunt opționali. Examinați setările și alegeți Creați un produs.
Patru bazine noi de inot in Timisoara
Alege Reîmprospăta pentru a enumera noul produs. Alegeți produsul pe care tocmai l-ați creat. Pe Tag-uriadăugați următoarea etichetă la produs: Cheie - sagemaker:studio-visibility Înapoi în detaliile portofoliului, vedeți ceva similar cu următoarea captură de ecran cu ID-uri diferite.
Pe Constrângerile fila, alegeți Creați o constrângere. Pentru Produs, alege Implementare cu mai multe conturi produsul pe care tocmai l-ați creat. Pentru Tipul constrângerii, alege Lansa. Pe Grupuri, roluri și utilizatori fila, alegeți Adăugați grupuri, roluri, utilizatori. Pe Roluri fila, selectați rolul pe care l-ați folosit la configurarea domeniului SageMaker Studio.
Pregătirea mediului
Alege Adăugați acces. Dacă nu vă amintiți ce rol ați selectat, în contul dvs. În studio Rezumat secțiune, localizați atributul Rolul de execuție. Căutați numele acestui rol în pasul anterior. Ai terminat! Acum este timpul să creați un proiect folosind acest șablon. Crearea proiectului dvs. În secțiunile anterioare, ați pregătit mediul cu mai multe conturi.
Anularea interconectării dispozitivului M600 cu telefonul și resetarea dispozitivului M600
Următorul pas este să creați un proiect folosind noul dvs. Alege Componente și registre În meniul derulant, alegeți proiecte. Alege Creați un proiect.
Obserwuj: Broker Ranking CFD-urile sunt instrumente complexe și prezintă un risc ridicat de a pierde rapid banii din cauza pârghiei. Multe conturi ale investitorilor cu amănuntul pierd bani în urma tranzacției CFD cu unii furnizori. Gândiți-vă dacă înțelegeți cum funcționează CFD-urile și dacă vă puteți permite riscul ridicat de a pierde bani.
Pe Creați un proiect pagina, Șabloane SageMaker este ales în mod implicit. Această opțiune listează șabloanele încorporate.
Cu toate acestea, doriți să utilizați șablonul pe care l-ați pregătit pentru implementarea cu mai multe conturi. Alege Șabloane de organizare.
Alege Implementare cu mai multe conturi. Alege Selectați șablonul de proiect. Dacă nu puteți vedea șablonul, asigurați-vă că ați parcurs corect toți pașii din secțiunea anterioară.
Navigare în articole
În Detaliile proiectului secțiune, pt Nume, introduceți iris-multi Numele proiectului trebuie să aibă 15 caractere sau mai puțin. Furnizarea tuturor resurselor durează câteva minute, după care proiectul este indicator pentru opțiuni de a încerca să înot în proiecte secțiune. Când alegeți proiectul, se deschide o filă cu metadatele proiectului. Grupuri de modele fila indicator pentru opțiuni de a încerca să înot un grup de modele cu același nume ca și proiectul dvs.
De asemenea, a fost creat în timpul aprovizionării proiectului. Mediul este acum pregătit pentru ca cercetătorul în date să înceapă instruirea modelului. Antrenarea unui model Acum că proiectul dvs. Descărcați exemplu caiet de utilizat pentru această soluție.
- Patru bazine noi de inot in Timisoara - Tion
- Înot - Mega Mall Bucuresti
- Câștigurile din sistemul bitcoin
- M Manual de utilizare (AW ) | Repornirea și resetarea
- Dacă ai probleme cu dispozitivul M, poți încerca să-l repornești.
- Instruire completă în opțiuni binare
- McDonald's face un burger vegetal; Puteți încerca în |
Alege Dosar pictogramă pentru a schimba zona de lucru în gestionarea fișierelor. Alege Creați un dosar Introduceți un nume pentru folder. Alegeți numele folderului. Alegeți blocnotesul Jupyter pe care l-ați descărcat și încărcați-l în noul director.
Alegeți blocnotesul pentru a deschide o filă nouă. Vi se solicită să alegeți un nucleu.
Alege Python3 Știința datelor. Alege Selectați.
Acum puteți rula notebook-ul Jupyter. Acest notebook creează o conductă foarte simplă, cu doar doi pași: modelul de antrenare și înregistrare.
McDonald's face un burger vegetal; Puteți încerca în 2021
Se folosește de set de date iris si Container încorporat XGBoost ca algoritm. Rulați întregul caiet. După terminarea antrenamentului, următoarea celulă a notebook-ului Jupyter primește cea mai recentă versiune a modelului în registrul modelului și o marchează ca Approved. Alternativ, puteți aproba un model din interfața de utilizare SageMaker Studio.
Pe Grupuri de modelealegeți grupul de modele și versiunea dorită. Alege Starea de actualizare Aproba înainte de a salva.
Amazon EventBridge monitorizează modelul de registry. Ascultătorul începe o nouă lucrare de implementare cu provizionarea AWS CodePipeline flux de lucru creat odată cu lansarea proiectului SageMaker Studio. În consola CodePipeline, alegeți conducta începând cu prefixul sagemaker- urmat de numele proiectului dvs.
La scurt timp după ce v-ați aprobat modelul, conducta de implementare începe să ruleze. Așteptați ca conducta să ajungă la stat DeployStaging. Etapa respectivă poate dura aproximativ 10 minute. După implementarea primului punct final în contul intermediar, conducta este testată și apoi trece la pasul următor, ApproveDeployment. În acest pas, așteaptă aprobarea manuală. Alege Recenzie. Introduceți un motiv de aprobare în caseta de text.
Alege Aproba. Modelul este acum implementat în contul de producție.
Repornirea dispozitivului M600
De asemenea, puteți monitoriza conducta pe consola AWS CloudFormation, pentru a vedea stivele și seturile de stive create de conductă pentru a implementa puncte finale în conturile țintă.
Pentru a vedea punctele finale implementate pentru fiecare cont, conectați-vă la consola SageMaker fie ca cont intermediar, fie ca cont de producție și alegeți Puncte finale pe panoul de navigare. A curăța Pentru a curăța toate resursele pe care le-ați furnizat în acest exemplu, parcurgeți următorii pași: Conectați-vă la consolă cu contul dvs.
Construirea și personalizarea unui șablon pentru propriul dvs. Inginerii ML pot proiecta mai multe medii și pot exprima toate detaliile acestei configurări ca un șablon CloudFormation, utilizând conceptul de infrastructură ca cod IaC. Proiectele SageMaker oferă o modalitate ușoară, sigură și simplă de a înfășura complexitatea infrastructurii în formatul unui proiect simplu, care poate fi lansat de multe ori de către ceilalți ingineri ML și cercetători în date.
Următoarea diagramă ilustrează pașii principali pe care trebuie să îi parcurgeți pentru a crea și publica șablonul de proiect personalizat SageMaker. Am descris acești pași mai detaliat în secțiuni Importul șablonului proiectului SageMaker Studio personalizat Crearea proiectului dvs.
