Amazon SageMaker AI

Guía para desarrolladores

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ML automatizado, sin código o con poco código
- SageMaker Piloto automático
  Creación de trabajos de regresión o clasificación mediante la API de AutoML
  Formato de los conjuntos de datos y tipos de problemas
  Modos de entrenamiento y algoritmos
  Métricas y validación
  Predicción e implementación de modelos
  Implementación de modelos para inferencia en tiempo real
  Ejecución por lotes de trabajos de inferencia
  Ver detalles del modelo
  Visualización de un informe de rendimiento sobre el modelo
  Cuadernos generados
  Informe de exploración de datos
  Búsqueda y ejecución del cuaderno de definición de candidatos
  Configurar el resultado de la inferencia
  Creación de un trabajo de clasificación de imágenes mediante la API de AutoML
  Formato de conjuntos de datos y métrica objetivo
  Implementación de modelos de Piloto automático
  Informe de explicabilidad
  Informe de rendimiento del modelo
  Creación de un trabajo de clasificación de texto mediante la API de AutoML
  Formato de conjuntos de datos y métrica objetivo
  Implementación de modelos de piloto automático para la predicción
  Informe de explicabilidad
  Informe de rendimiento del modelo
  Creación de un trabajo de previsión de serie temporal con la API de AutoML
  Formato de conjuntos de datos y métodos de relleno de valores que faltan
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  Métricas objetivo
  Algoritmos
  Implementación y previsiones de modelos
  Previsión en tiempo real
  Previsión por lotes
  Bloc de notas de exploración de datos
  Informes generados
  Límites de recursos de previsión de series temporales
  Creación de un trabajo de afinamiento de LLM con la API de AutoML
  Modelos compatibles
  Tipos de archivos de conjuntos de datos y formato de datos de entrada
  Hiperparámetros
  Métricas
  Implementación de modelos y predicciones
  Creación de un trabajo de regresión o clasificación mediante la interfaz de usuario de Studio Classic
  Configurar los parámetros predeterminados de un experimento de Piloto automático (para administradores)
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  Cuotas
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- SageMaker JumpStart
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  Implementación de un modelo patentado
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  Evaluación de un modelo
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En este capítulo se proporciona material de referencia para Amazon SageMaker AI. Incluye referencias para interactuar con la SageMaker IA mediante programación, SageMaker imágenes y AWS SDK para Python (Boto3) solución de problemas.

Temas

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