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Esempi e ulteriori informazioni: utilizzo del proprio algoritmo o modello

I seguenti notebook Jupyter e le informazioni aggiuntive mostrano come utilizzare i propri algoritmi o modelli preaddestrati da un'istanza di notebook Amazon. SageMaker Per i collegamenti ai GitHub repository con i Dockerfile predefiniti per MXNet TensorFlow, Chainer e i PyTorch framework e le istruzioni su come utilizzare per eseguire i propri algoritmi di formazione su AI Learner e i propri modelli sull'hosting AWS SDK per Python (Boto3) ModelTrainers AI, consulta SageMaker SageMaker Immagini Docker SageMaker AI predefinite per il deep learning

Configurazione

Ospita modelli addestrati in Scikit-learn

Per imparare a ospitare modelli addestrati Scikit-learn per fare previsioni in SageMaker intelligenza artificiale inserendoli in contenitori k-means e XGBoost di prima parte, consultate i seguenti taccuini di esempio.

Pacchetto e modelli SageMaker per l'uso nell'IA TensorFlow Scikit-learn

Per scoprire come impacchettare gli algoritmi che hai sviluppato TensorFlow e i framework scikit-learn per la formazione e l'implementazione nell'ambiente SageMaker AI, consulta i seguenti taccuini. Questi mostrano come compilare, registrare e distribuire i container Docker utilizzando Dockerfile.

Addestra e implementa una rete neurale sull'IA SageMaker

Per scoprire come addestrare una rete neurale localmente utilizzando MXNet o TensorFlow, quindi creare un endpoint dal modello addestrato e implementarlo sull' SageMaker IA, consulta i seguenti notebook. Il modello MXNet viene addestrato per riconoscere i numeri scritti a mano dal dataset MNIST. Il modello è addestrato per classificare le iridi. TensorFlow

Addestramento in modalità pipe

Per ulteriori informazioni su come utilizzare un Dockerfile per compilare un container che chiama train.py script e utilizza la modalità pipe per eseguire l’addestramento personalizzato di un algoritmo, consulta i seguenti notebook. In modalità pipe, i dati di input vengono trasferiti all'algoritmo durante l’addestramento dello stesso. Questo consente di ridurre il tempo di addestramento rispetto all'utilizzo della modalità file.

Usa il tuo modello R

Per informazioni su come utilizzare l'aggiunta di un'immagine R personalizzata per creare e addestrare un modello in un notebook AWS SMS , consulta il seguente post del blog. Questo post del blog utilizza un Dockerfile R di esempio da una libreria di esempi di immagini personalizzate SageMaker AI Studio Classic.

Estendi un'immagine PyTorch contenitore preimpostata

Per scoprire come estendere un'immagine di PyTorch contenitore SageMaker AI precompilata quando hai requisiti funzionali aggiuntivi per il tuo algoritmo o modello che l'immagine Docker predefinita non supporta, consulta il seguente taccuino.

Per ulteriori informazioni sull'estensione di un contenitore, vedere Estendere un Pre-built contenitore.

Addestra ed esegui il debug di processi di addestramento su un container personalizzato

Per informazioni su come addestrare ed eseguire il debug dei lavori di formazione utilizzando SageMaker Debugger, consulta il seguente taccuino. Uno script di addestramento fornito in questo esempio utilizza il modello TensorFlow Keras ResNet 50 e il set di dati CIFAR10. Un container personalizzato Docker viene creato con lo script di addestramento e inviato ad Amazon ECR. Durante l'esecuzione del processo di addestramento, Debugger raccoglie gli output dei tensori e identifica i problemi di debug. Con gli strumenti della libreria client smdebug, puoi impostare un oggetto di prova smdebug che richiama il processo di addestramento e le informazioni di debug, controlla lo stato delle regole di addestramento e Debugger e recupera i tensori salvati in un bucket Amazon S3 per analizzare i problemi di addestramento.