Amazon SageMaker AI

Guide du développeur

Qu'est-ce qu'Amazon SageMaker AI ?
Configuration de l' SageMaker IA
ML automatisé, no-code ou low-code
- SageMaker Pilote automatique
  Création de tâches de régression ou de classification à l'aide de l'API AutoML
  Format des jeux de données et types de problèmes
  Modes et algorithmes d'entraînement
  Métriques et validation
  Déploiement et prévision du modèle
  Déployez des modèles pour une inférence en temps réel
  Exécuter des tâches d'inférence par lots
  Afficher les détails des modèles
  Afficher le rapport de performance d'un modèle
  Blocs-notes générés
  Rapport d'exploration de données
  Rechercher et exécuter le bloc-notes de définition des candidats
  Configurer la sortie d'inférence
  Création d'une tâche de classification d'images à l'aide de l'API AutoML
  Format des jeux de données et métrique d'objectif
  Déployer des modèles de pilote automatique
  Rapport d'explicabilité
  Rapport de performances du modèle
  Création d'une tâche de classification de texte à l'aide de l'API AutoML
  Format des jeux de données et métrique d'objectif
  Déployer des modèles de pilote automatique à des fins de prévision
  Rapport d'explicabilité
  Rapport de performances du modèle
  Création d'une tâche de prévision de séries chronologiques à l'aide de l'API AutoML
  Format des ensembles de données et méthodes de remplissage des valeurs manquantes
  Calendriers des fêtes nationales
  Métriques d'objectif
  Algorithmes
  Déploiement du modèle et prévisions
  Prévisions en temps réel
  Prévisions par lots
  Bloc-notes d'exploration de données
  Rapports générés
  Limites de ressources pour la prévision des séries chronologiques
  Créez une tâche de réglage précis du LLM à l'aide de l'API AutoML
  Modèles pris en charge
  Types de fichiers de jeux de données et format des données d'entrée
  Hyperparamètres
  Métriques
  Déploiement du modèle et prévisions
  Création d'une tâche de régression ou de classification à l'aide de l'interface utilisateur de Studio Classic
  Configuration des paramètres par défaut d'une expérience Autopilot (pour les administrateurs)
  Exemples de blocs-notes
  Vidéos
  Didacticiels
  Quotas
  Référence d’API
- SageMaker JumpStart
  Modèles de fondation
  Modèles disponibles
  Utilisation du modèle Foundation
  Studio
  Affiner un modèle dans Studio
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  Affiner un modèle public
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  Personnalisation du modèle
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  Ajustez un modèle à l'aide d'instructions rapides
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  Supprimer un hub privé
  Résolution des problèmes
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  Activer le déploiement
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  Lancement d'une solution
  SageMaker JumpStart Industrie de l'IA : finance
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Étiquetage des données avec un human-in-the-loop
Préparation des données
Tâches de traitement
Création, stockage et partage de fonctionnalités
Capacité de réserve grâce à des plans SageMaker de formation
Entraînement d’un modèle
Déploiement de modèles pour l'inférence
Mettre en œuvre MLOps
Surveillance de la qualité des données et des modèles
Évaluer, expliquer et détecter les biais dans les modèles
Gouvernance du modèle
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Vous pouvez exécuter une tâche de réglage des hyperparamètres afin d'optimiser les hyperparamètres pour Amazon SageMaker AI RL. L'exemple de Roboschool dans les carnets d'exemples du référentiel d'exemples d'SageMaker IA montre comment vous pouvez le faire avec RL Coach. Le script de lancement illustre comment extraire des paramètres du fichier de préréglages Coach et les optimiser.

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Exécution du code local en tant que tâche distante

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