Utilice los recursos iniciales de Amazon SageMaker Studio Lab - Amazon SageMaker

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Utilice los recursos iniciales de Amazon SageMaker Studio Lab

Amazon SageMaker Studio Lab admite los siguientes activos para ayudar a los profesionales del aprendizaje automático (ML) a empezar. Esta guía le muestra cómo clonar libretas para su proyecto.

Cuaderno de introducción

Studio Lab incluye un cuaderno de inicio que proporciona información general y te guía a través de los flujos de trabajo clave. Cuando inicias el tiempo de ejecución del proyecto por primera vez, este cuaderno se abre automáticamente.

Sumérjase en el aprendizaje profundo

Sumérjase en el aprendizaje profundo (D2L) es un libro interactivo de código abierto que enseña las ideas, la teoría matemática y el código que impulsan el aprendizaje automático. Con más de 150 cuadernos Jupyter, D2L ofrece una visión completa de los principios del aprendizaje profundo. Para obtener más información sobre D2L, consulte el sitio web de D2L.

El siguiente procedimiento muestra cómo clonar los cuadernos Jupyter de D2L en su instancia.

  1. Inicie y abra el entorno de ejecución del proyecto Studio Lab de la siguiente manera. Iniciar el tiempo de ejecución del proyecto

  2. Una vez que Studio Lab esté abierto, selecciona la pestaña Git ( Black square icon representing a placeholder or empty image. ) en la barra lateral izquierda.

  3. Seleccione Clonar un repositorio. En el repositorio de Git URL (.git), pega el repositorio de MLU git D2L siguiendo los pasos que se indican a continuación. Si no ves la opción Clonar un repositorio porque estás actualmente en un repositorio de Git, vuelve al directorio de usuarios para clonar un repositorio nuevo. Para volver al directorio de usuarios, selecciona la pestaña Carpeta ( Black square icon representing a placeholder or empty image. ) en la barra lateral izquierda. En la pestaña Carpeta situada debajo de la barra de búsqueda de archivos, selecciona el icono de carpeta situado a la izquierda del repositorio actualmente abierto. Una vez que estés en el directorio de usuarios, selecciona la pestaña Git en la barra lateral izquierda y selecciona Clonar un repositorio.

  4. Diríjase a la página de descripción general del proyecto de Studio Lab. URLAdopta el siguiente formato.

    https://studiolab.sagemaker.aws/users/<YOUR_USER_NAME>

  5. En ¿Eres nuevo en el aprendizaje automático? , selecciona Sumérgete en el aprendizaje profundo.

  6. En la nueva pestaña del navegador Sumérjase en el aprendizaje profundo, elija GitHubabrir una nueva página con los cuadernos de ejemplo.

  7. Selecciona Código y copia los GitHub repositorios URL en la HTTPSpestaña.

  8. Vuelva a la pestaña abierta del navegador de proyectos de Studio Lab, pegue el repositorio URL de D2L y clone el repositorio.

AWS Universidad Machine Learning

The AWS Machine Learning University (MLU) proporciona acceso a los cursos de aprendizaje automático que se utilizan para formar a los propios desarrolladores de Amazon. Con AWS MLU ella, cualquier desarrollador puede aprender a utilizar el aprendizaje automático con la serie de aprendizaje learn-at-your-own -Pace MLU Accelerator. La serie MLU Accelerator está diseñada para ayudar a los desarrolladores a comenzar su viaje hacia el aprendizaje automático. Ofrece cursos básicos de tres días sobre estos tres temas: procesamiento del lenguaje natural, datos tabulares y visión artificial. Para obtener más información, consulte Machine Learning University.

El siguiente procedimiento muestra cómo clonar los cuadernos de AWS MLU Jupyter en su instancia.

  1. Inicie y abra el entorno de ejecución del proyecto Studio Lab de la siguiente manera. Iniciar el tiempo de ejecución del proyecto

  2. Una vez que Studio Lab esté abierto, selecciona la pestaña Git ( Black square icon representing a placeholder or empty image. ) en la barra lateral izquierda.

  3. Seleccione Clonar un repositorio. En el repositorio de Git URL (.git), pega el repositorio de MLU git URL siguiendo los pasos que se indican a continuación. Si no ves la opción Clonar un repositorio porque estás actualmente en un repositorio de Git, vuelve al directorio de usuarios para clonar un repositorio nuevo. Para volver al directorio de usuarios, selecciona la pestaña Carpeta ( Black square icon representing a placeholder or empty image. ) en la barra lateral izquierda. En la pestaña Carpeta situada debajo de la barra de búsqueda de archivos, selecciona el icono de carpeta situado a la izquierda del repositorio actualmente abierto. Una vez que estés en el directorio de usuarios, selecciona la pestaña Git en la barra lateral izquierda y selecciona Clonar un repositorio.

  4. Diríjase a la página de descripción general del proyecto de Studio Lab. URLAdopta el siguiente formato.

    https://studiolab.sagemaker.aws/users/<YOUR_USER_NAME>

  5. En ¿Eres nuevo en el aprendizaje automático? , elija AWS Machine Learning University.

  6. En la nueva pestaña del navegador de AWS Machine Learning University, busque el curso que le interese leyendo el resumen del curso de cada curso.

  7. Elija el GitHub repositorio de interés correspondiente en Contenido del curso para abrir una nueva página con los ejemplos de libretas.

  8. Elija Código y copie los GitHub repositorios URL en la HTTPSpestaña.

  9. Vuelva a la pestaña abierta del navegador de proyectos de Studio Lab, pegue el repositorio URL de D2L y elija Clonar para clonar el repositorio.

Roboflow

Roboflow le proporciona las herramientas para entrenar, ajustar y etiquetar objetos para aplicaciones de visión artificial. Para obtener más información, consulte https://roboflow.com/.

El siguiente procedimiento muestra cómo clonar los cuadernos Jupyter de Roboflow en su instancia.

  1. Diríjase a la página de descripción general del proyecto de Studio Lab. URLAdopta el siguiente formato.

    https://studiolab.sagemaker.aws/users/<YOUR_USER_NAME>

  2. En Recursos y comunidad, busque Try Computer Vision.

  3. En Prueba Computer Vision, elige un modelo de Roboflow. Para obtener más información, consulte https://roboflow.com/.

  4. Siga el tutorial que aparece en la vista previa de Notebook.