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将 Amazon S3 存储桶用于输入和输出

为超参数调优作业设置 S3 存储桶，以上传训练数据集并保存训练输出数据。

使用默认 S3 存储桶

使用以下代码指定为您的 A SageMaker I 会话分配的默认 S3 存储桶。 prefix是 SageMaker AI 存储当前训练作业数据的存储桶中的路径。

sess = sagemaker.Session()
bucket = sess.default_bucket() # Set a default S3 bucket
prefix = 'DEMO-automatic-model-tuning-xgboost-dm'

使用特定 S3 存储桶（可选）

如果希望使用特定的 S3 存储桶，可使用以下代码并将字符串替换为 S3 存储桶的确切名称。存储桶的名称必须包含 sagemaker，并且全局唯一。存储桶必须与本示例使用的笔记本实例位于同一 AWS 区域中。

bucket = "sagemaker-your-preferred-s3-bucket"

sess = sagemaker.Session(
    default_bucket = bucket
)

下一个步骤

下载、准备和上传训练数据