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# Tutorial zum Erstellen von Modellen mit Notebook-Instances
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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 gepaart wird, einen Trainingsjob eines ML-Modells an Amazon EC2 senden und das trainierte Modell für Prognosen bereitstellen, 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](https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/adult) und bewerten die Leistung des trainierten SageMaker XGBoost KI-Modells bei der Vorhersage des Einkommens von Einzelpersonen.
+ [SageMaker KI XGBoost](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/xgboost.html) — Das [XGBoost](https://xgboost.readthedocs.io/en/latest/)Modell ist an die SageMaker KI-Umgebung angepasst und als Docker-Container vorkonfiguriert. SageMaker KI bietet eine Reihe [integrierter Algorithmen](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/algos.html), 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](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/algorithms-choose.html) und [verwenden Sie die von Amazon SageMaker integrierten Algorithmen](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/algos.html). Informationen zu den API-Operationen für den integrierten SageMaker KI-Algorithmus finden Sie unter [Erstanbieter-Algorithmen](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/algorithms/index.html) im [Amazon SageMaker Python SDK](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable).
+ [Datensatz zur Volkszählung von Erwachsenen](https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/adult) – Der Datensatz aus der Datenbank des [Census Bureau von 1994](http://www.census.gov/en.html) 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\$1 pro Jahr oder weniger verdient.

**Topics**
+ [Erstellen Sie eine Amazon SageMaker Notebook-Instance für das Tutorial](gs-setup-working-env.md)
+ [Erstellen Sie ein Jupyter-Notebook in der Notebook-Instance SageMaker](ex1-prepare.md)
+ [Vorbereiten eines Datensatzes](ex1-preprocess-data.md)
+ [Trainieren eines Modells](ex1-train-model.md)
+ [Bereitstellen des Modells auf Amazon EC2](ex1-model-deployment.md)
+ [Bewerten des Modells](ex1-test-model.md)
+ [Bereinigen der SageMaker Amazon-Notebook-Instance-Ressourcen](ex1-cleanup.md)