Esta es la aplicación de Linux llamada SageMaker Experiments Python SDK cuya última versión se puede descargar como SagemakerExperimentSDKv0.1.43.zip. Se puede ejecutar en línea en el proveedor de alojamiento gratuito OnWorks para estaciones de trabajo.
Descargue y ejecute en línea esta aplicación llamada SageMaker Experiments Python SDK con OnWorks de forma gratuita.
Siga estas instrucciones para ejecutar esta aplicación:
- 1. Descargue esta aplicación en su PC.
- 2. Ingrese en nuestro administrador de archivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con el nombre de usuario que desee.
- 3. Cargue esta aplicación en dicho administrador de archivos.
- 4. Inicie el emulador en línea OnWorks Linux o Windows en línea o el emulador en línea MACOS desde este sitio web.
- 5. Desde el SO OnWorks Linux que acaba de iniciar, vaya a nuestro administrador de archivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con el nombre de usuario que desee.
- 6. Descarga la aplicación, instálala y ejecútala.
SCREENSHOTS
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SDK de Python para experimentos de SageMaker
DESCRIPCIÓN
Seguimiento de experimentos en SageMaker Training Jobs, Processing Jobs y Notebooks. SageMaker Experiments es un servicio de AWS para realizar un seguimiento de los experimentos de aprendizaje automático. El SDK de Python para experimentos de SageMaker es una interfaz de alto nivel para este servicio que lo ayuda a realizar un seguimiento de la información del experimento mediante Python. El seguimiento de experimentos impulsa el entorno de desarrollo integrado de aprendizaje automático Amazon SageMaker Studio. Experimento: una colección de ensayos relacionados. Agregue ensayos a un experimento que desee comparar juntos. Prueba: una descripción de un flujo de trabajo de aprendizaje automático de varios pasos. Cada paso del flujo de trabajo se describe mediante un componente de prueba. No existe ninguna relación entre los componentes de prueba, como el pedido. Componente de prueba: una descripción de un solo paso en un flujo de trabajo de aprendizaje automático. Por ejemplo, limpieza de datos, extracción de características, entrenamiento de modelos, evaluación de modelos, etc.
Caracteristicas
- Administrador de contexto de Python para registrar información sobre un solo TrialComponent
- Administre experimentos, pruebas y componentes de prueba dentro de scripts, programas y cuadernos de Python
- Agregue información de seguimiento a un bloc de notas de SageMaker, lo que le permite modelar su bloc de notas en SageMaker Experiments como un flujo de trabajo de aprendizaje automático de varios pasos
- Registre la información del experimento desde el interior de sus trabajos de procesamiento y capacitación de SageMaker en ejecución
- Esta biblioteca tiene la licencia Apache 2.0 License
- Las credenciales de la cuenta de AWS están disponibles en el entorno para que las utilice el cliente boto3
Lenguaje de programación
Python
Categorías
Esta es una aplicación que también se puede obtener de https://sourceforge.net/projects/sagemaker-exp-pyth-sdk.mirror/. Ha sido alojado en OnWorks para poder ejecutarse online de la forma más sencilla desde uno de nuestros Sistemas Operativos gratuitos.
