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Tutorial zum Erstellen von Modellen mit Notebook-Instances
In diesem Tutorial „Erste Schritte“ erfahren Sie, wie Sie eine SageMaker Notebook-Instance erstellen, ein Jupyter-Notebook mit einem vorkonfigurierten Kernel mit der Conda-Umgebung für maschinelles Lernen öffnen und eine SageMaker KI-Sitzung starten, um einen ML-Zyklus auszuführen. end-to-end Sie erfahren, wie Sie einen Datensatz in einem standardmäßigen Amazon S3 S3-Bucket speichern, der automatisch mit der SageMaker KI-Sitzung gekoppelt ist, einen Trainingsjob eines ML-Modells an Amazon senden und das trainierte Modell für Vorhersagen bereitstellen EC2, indem Sie es hosten oder Batch-Inferenzen über Amazon EC2 durchführen.
In diesem Tutorial wird explizit ein vollständiger ML-Flow gezeigt, bei dem das XGBoost Modell aus dem in SageMaker KI integrierten Modellpool trainiert wird. Sie verwenden den Datensatz der US-Volkszählung für Erwachsene
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SageMaker KI XGBoost — Das XGBoost
Modell ist an die SageMaker KI-Umgebung angepasst und als Docker-Container vorkonfiguriert. SageMaker KI bietet eine Reihe integrierter Algorithmen, die für die Verwendung von SageMaker KI-Funktionen vorbereitet sind. Weitere Informationen darüber, welche ML-Algorithmen an SageMaker KI angepasst sind, finden Sie unter Wählen Sie einen Algorithmus und verwenden Sie die von Amazon SageMaker integrierten Algorithmen. Informationen zu den API-Operationen für den integrierten SageMaker KI-Algorithmus finden Sie unter Erstanbieter-Algorithmen im Amazon SageMaker Python SDK . -
Datensatz zur Volkszählung von Erwachsenen
– Der Datensatz aus der Datenbank des Census Bureau von 1994 von Ronny Kohavi und Barry Becker (Data Mining and Visualization, Silicon Graphics). Das SageMaker XGBoost KI-Modell wird anhand dieses Datensatzes trainiert, um vorherzusagen, ob eine Person mehr als 50.000$ pro Jahr oder weniger verdient.
Themen
- Erstellen Sie eine Amazon SageMaker Notebook-Instance für das Tutorial
- Erstellen Sie ein Jupyter-Notebook in der Notebook-Instance SageMaker
- Bereiten Sie einen Datensatz vor
- Trainieren eines Modells
- Stellen Sie das Modell auf Amazon bereit EC2
- Bewerten Sie das Modell
- Bereinigen der SageMaker Amazon-Notebook-Instance-Ressourcen
