SageMaker Esempi di intelligenza artificiale che utilizzano SDK per Rust - AWS SDK for Rust
Operazioni

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SageMaker Esempi di intelligenza artificiale che utilizzano SDK per Rust

I seguenti esempi di codice mostrano come eseguire azioni e implementare scenari comuni utilizzando l' AWS SDK per Rust con SageMaker AI.

Le operazioni sono estratti di codice da programmi più grandi e devono essere eseguite nel contesto. Sebbene le operazioni mostrino come richiamare le singole funzioni del servizio, è possibile visualizzarle contestualizzate negli scenari correlati.

Ogni esempio include un collegamento al codice sorgente completo, dove puoi trovare istruzioni su come configurare ed eseguire il codice nel contesto.

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Operazioni

Il seguente esempio di codice mostra come utilizzareListNotebookInstances.

SDK per Rust
Nota

C'è altro da fare GitHub. Trova l'esempio completo e scopri di più sulla configurazione e l'esecuzione nel Repository di esempi di codice AWS. 

async fn show_instances(client: &Client) -> Result<(), Error> {
    let notebooks = client.list_notebook_instances().send().await?;

    println!("Notebooks:");

    for n in notebooks.notebook_instances() {
        let n_instance_type = n.instance_type().unwrap();
        let n_status = n.notebook_instance_status().unwrap();
        let n_name = n.notebook_instance_name();

        println!("  Name :          {}", n_name.unwrap_or("Unknown"));
        println!("  Status :        {}", n_status.as_ref());
        println!("  Instance Type : {}", n_instance_type.as_ref());
        println!();
    }

    Ok(())
}

Il seguente esempio di codice mostra come utilizzareListTrainingJobs.

SDK per Rust
Nota

C'è altro da fare GitHub. Trova l'esempio completo e scopri di più sulla configurazione e l'esecuzione nel Repository di esempi di codice AWS. 

async fn show_jobs(client: &Client) -> Result<(), Error> {
    let job_details = client.list_training_jobs().send().await?;

    println!("Jobs:");

    for j in job_details.training_job_summaries() {
        let name = j.training_job_name().unwrap_or("Unknown");
        let creation_time = j.creation_time().expect("creation time").to_chrono_utc()?;
        let training_end_time = j
            .training_end_time()
            .expect("Training end time")
            .to_chrono_utc()?;

        let status = j.training_job_status().expect("training status");
        let duration = training_end_time - creation_time;

        println!("  Name:               {}", name);
        println!(
            "  Creation date/time: {}",
            creation_time.format("%Y-%m-%d@%H:%M:%S")
        );
        println!("  Duration (seconds): {}", duration.num_seconds());
        println!("  Status:             {:?}", status);

        println!();
    }

    Ok(())
}

  • Per i dettagli sulle API, consulta il riferimento ListTrainingJobsall'API AWS SDK for Rust.