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Blog e white paper
I seguenti blog utilizzano un case study sulla previsione del sentiment per la recensione di un film per illustrare il processo di esecuzione di un flusso di lavoro completo di machine learning. Ciò include la preparazione dei dati, il monitoraggio dei job Spark e la formazione e l'implementazione di un modello ML per ottenere previsioni direttamente dal tuo notebook Studio o Studio Classic.
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Per estendere il caso d'uso a una configurazione tra account in cui SageMaker Studio o Studio Classic e il tuo EMR cluster Amazon sono distribuiti in AWS account separati, consulta Creare e gestire EMR cluster Amazon da SageMaker Studio o Studio Classic per eseguire carichi di lavoro Spark e ML interattivi -
Parte 2.
Consulta anche:
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Una guida dettagliata alla configurazione di Access Apache Livy utilizzando un Network Load Balancer su
un cluster Amazon con Kerberos. EMR -
AWS white paper sulle best practice di Studio o Studio Classic. SageMaker
