使用 Amazon S3 儲存貯體進行輸入和輸出 - Amazon SageMaker

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使用 Amazon S3 儲存貯體進行輸入和輸出

設定 S3 儲存貯體以上傳訓練資料集,並儲存超參數調校任務的訓練輸出資料。

使用預設的 S3 儲存貯體

使用下列程式碼來指定為 SageMaker 工作階段配置的預設 S3 儲存貯體。 prefix是儲存貯體中的路徑,用於 SageMaker 儲存目前訓練任務的資料。

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

使用特定的 S3 儲存貯體 (選用)

如要使用特定的 S3 儲存貯體,請使用下列程式碼,並將字串取代為 S3 儲存貯體的確切名稱。儲存貯體的名稱必須包含 sagemaker,且為全域唯一。儲存貯體必須與您在此範例中使用的筆記本執行個體位於相同 AWS 區域。

bucket = "sagemaker-your-preferred-s3-bucket" sess = sagemaker.Session( default_bucket = bucket )
注意

sagemaker 如果您用來執行超參數調校任務IAM的角色具有提供S3FullAccess許可的政策,則儲存貯體的名稱不需要包含 。

後續步驟

下載、準備和上傳訓練資料