Ressources pour utiliser R avec Amazon SageMaker - Amazon SageMaker
RStudiosoutien dans SageMakerNoyau R dans SageMakerExemples de blocs-notes

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Ressources pour utiliser R avec Amazon SageMaker

Ce document répertorie les ressources qui peuvent vous aider à apprendre à utiliser les SageMaker fonctionnalités Amazon avec l'environnement logiciel R. Les sections suivantes présentent SageMaker le noyau R intégré, expliquent comment démarrer avec R activé SageMaker 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, se poursuivent par l'apprentissage end-to-end automatique avec R activé SageMaker, puis se terminent par des sujets plus avancés tels que le SageMaker traitement avec le script R et l'algorithme bring-your-own R to SageMaker.

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

Rubriques

RStudiosoutien dans SageMaker

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

Noyau R dans SageMaker

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, qui vous permet d'utiliser les fonctionnalités SDK de SageMaker Python à partir d'un script R.

Exemples de blocs-notes

Prérequis

  • Getting Started with R on SageMaker — Cet exemple de bloc-notes décrit comment développer des scripts R à l'aide SageMaker du noyau R d'Amazon. Dans ce bloc-notes, vous pouvez configurer votre SageMaker environnement et vos autorisations, télécharger le jeu de données abalone depuis le UCIMachine Learning Repository, effectuer un traitement et une visualisation de base sur les données, puis enregistrer les données au format .csv dans S3.

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 dans SageMaker — Avez-vous déjà un algorithme R et souhaitez-vous l'intégrer pour le SageMaker régler, l'entraîner ou le déployer ? Cet exemple vous explique comment personnaliser les SageMaker conteneurs 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.