Ressources pour utiliser R avec Amazon SageMaker AI - Amazon SageMaker AI
RStudio support en matière d' SageMaker IANoyau R dans l' SageMaker IAExemples de blocs-notes

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Ressources pour utiliser R avec Amazon SageMaker AI

Ce document répertorie les ressources qui peuvent vous aider à apprendre à utiliser les fonctionnalités Amazon SageMaker AI avec l'environnement logiciel R. Les sections suivantes présentent le noyau R intégré à SageMaker AI, expliquent comment démarrer avec R on SageMaker AI et fournissent plusieurs exemples de blocs-notes.

Les exemples sont organisés en trois niveaux : débutant, intermédiaire et avancé. Ils commencent par Getting Started with R on SageMaker AI, se poursuivent par l'apprentissage end-to-end automatique avec R on SageMaker AI, puis se terminent par des sujets plus avancés tels que le SageMaker traitement avec le script R et l'algorithme bring-your-own R vers l' SageMaker IA.

Pour de plus amples informations sur la façon d'importer votre propre image R personnalisée dans Studio, veuillez consulter Apportez votre propre image d' SageMaker IA. Pour un article de blog similaire, consultez l'article Apporter votre propre environnement R à Amazon SageMaker Studio.

Rubriques

RStudio support en matière d' SageMaker IA

Amazon SageMaker AI est pris en charge en RStudio tant qu'environnement de développement intégré (IDE) entièrement géré intégré au domaine Amazon SageMaker AI. Grâce à RStudio l'intégration, vous pouvez lancer un RStudio environnement dans le domaine pour exécuter vos RStudio flux de travail sur des ressources d' SageMaker IA. Pour de plus amples informations, veuillez consulter RStudio sur Amazon SageMaker AI.

Noyau R dans l' SageMaker IA

SageMaker les instances de notebook prennent en charge R à l'aide d'un noyau R préinstallé. De plus, le noyau R possède la bibliothèque réticulée, une interface R vers Python, ce qui vous permet d'utiliser les fonctionnalités du SDK SageMaker AI Python à partir d'un script R.

Exemples de blocs-notes

Prérequis

Niveau Débutant

Niveau intermédiaire

  • Optimisation des hyperparamètres pour XGBoost in R — Cet exemple de bloc-notes complète les précédents blocs-notes pour débutants qui utilisaient le jeu de données sur les ormeaux et. XGBoost Il explique comment affiner un modèle avec l'optimisation de l'hyperparamètre. Vous apprendrez également à utiliser la transformation par lots pour les prédictions de traitement par lots, ainsi qu'à créer un point de terminaison de modèle pour réaliser des prédictions en temps réel.

  • Amazon SageMaker Processing with R — SageMaker Processing vous permet de prétraiter, de post-traiter et d'exécuter des charges de travail d'évaluation de modèles. Cet exemple montre comment créer un script R pour orchestrer une tâche de traitement (Processing).

Niveau avancé

  • Entraînez et déployez votre propre algorithme R en SageMaker IA — Possédez-vous déjà un algorithme R et souhaitez-vous l'intégrer à l' SageMaker IA pour le régler, l'entraîner ou le déployer ? Cet exemple vous explique comment personnaliser les conteneurs SageMaker AI avec des packages R personnalisés, jusqu'à l'utilisation d'un point de terminaison hébergé à des fins d'inférence sur votre modèle R-origin.