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입력 및 출력 시 Amazon S3 버킷 사용하기
훈련 데이터 세트를 업로드하고 하이퍼파라미터 튜닝 작업을 위한 훈련 출력 데이터를 저장하도록 S3 버킷을 설정합니다.
기본 S3 버킷을 사용하려면
다음 코드를 사용하여 SageMaker 세션에 할당된 기본 S3 버킷을 지정합니다. prefix현재 교육 작업에 대한 데이터를 SageMaker 저장하는 버킷 내 경로입니다.
sess = sagemaker.Session() bucket = sess.default_bucket() # Set a default S3 bucket prefix = 'DEMO-automatic-model-tuning-xgboost-dm'
특정 S3 버킷을 사용하려면(선택 사항)
특정 S3 버킷을 사용하려면 다음 코드를 사용하고 문자열을 정확한 S3 버킷 이름으로 바꿉니다. 버킷의 이름은 sagemaker를 포함하고 전역적으로 고유해야 합니다. 이 버킷은 이 예제에서 사용하는 노트북 인스턴스와 동일한 AWS 리전에 있어야 합니다.
bucket = "sagemaker-your-preferred-s3-bucket" sess = sagemaker.Session( default_bucket = bucket )
참고
하이퍼파라미터 조정 작업을 실행하는 데 사용하는 IAM 역할에 S3FullAccess 권한을 부여하는 정책이 있는 sagemaker 경우 버킷 이름은 포함하지 않아도 됩니다.
다음 단계
