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Risorse per usare R con Amazon SageMaker AI

Modalità Focus
Risorse per usare R con Amazon SageMaker AI - Amazon SageMaker AI

Le traduzioni sono generate tramite traduzione automatica. In caso di conflitto tra il contenuto di una traduzione e la versione originale in Inglese, quest'ultima prevarrà.

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Questo documento elenca le risorse che possono aiutarti a imparare a utilizzare le funzionalità di Amazon SageMaker AI con l'ambiente software R. Le sezioni seguenti introducono il kernel R integrato di SageMaker AI, spiegano come iniziare a usare R su SageMaker AI e forniscono diversi taccuini di esempio.

Gli esempi sono organizzati in tre livelli: principiante, intermedio e avanzato. Iniziano con Getting Started with R on SageMaker AI, continuano con l'apprendimento end-to-end automatico con R on SageMaker AI e poi finiscono con argomenti più avanzati come SageMaker Elaborazione con script R e algoritmo bring-your-own R per SageMaker AI.

Per informazioni su come portare la tua immagine R personalizzata in Studio, consulta Porta la tua immagine SageMaker AI. Per un articolo di blog simile, consulta Porting your own R environment to Amazon SageMaker Studio.

RStudio supporto nell' SageMaker intelligenza artificiale

Amazon SageMaker AI è supportato RStudio come ambiente di sviluppo integrato (IDE) completamente gestito e integrato con il dominio Amazon SageMaker AI. Con RStudio l'integrazione, puoi avviare un RStudio ambiente nel dominio per eseguire i RStudio flussi di lavoro su SageMaker risorse di intelligenza artificiale. Per ulteriori informazioni, consulta RStudio su Amazon SageMaker AI.

Kernel R nell'IA SageMaker

SageMaker le istanze di notebook supportano R utilizzando un kernel R preinstallato. Inoltre, il kernel R ha la libreria reticulate, un'interfaccia da R a Python, in modo da poter utilizzare le funzionalità di AI SageMaker Python SDK dall'interno di uno script R.

Notebook di esempio

Prerequisiti

  • Guida introduttiva a R on SageMaker AI: questo taccuino di esempio descrive come sviluppare script R utilizzando il kernel R di Amazon SageMaker AI. In questo notebook configuri l'ambiente di SageMaker intelligenza artificiale e le autorizzazioni, scarichi il set di dati abalone dall'UCI Machine Learning Repository, esegui alcune elaborazioni e visualizzazioni di base sui dati, quindi salvi i dati in formato.csv su S3.

Livello principiante

Livello intermedio

  • Ottimizzazione degli iperparametri per XGBoost in R: questo notebook di esempio estende i precedenti notebook per principianti che utilizzano il set di dati abalone e. XGBoost Descrive come eseguire l'ottimizzazione del modello con l'ottimizzazione dell'iperparametro. Verrà inoltre illustrato come utilizzare la trasformazione batch per le previsioni in batch e come creare un endpoint del modello per effettuare previsioni in tempo reale.

  • Amazon SageMaker Processing with RSageMaker Processing consente di preelaborare, post-elaborare ed eseguire carichi di lavoro di valutazione dei modelli. In questo esempio viene illustrato come creare uno script R per orchestrare un processo di elaborazione.

Livello avanzato

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