Esta es la aplicación de Linux denominada SageMaker Training Toolkit cuya última versión se puede descargar como v4.7.3sourcecode.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 Training Toolkit with 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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Kit de herramientas de capacitación de SageMaker
DESCRIPCIÓN
Entrene modelos de aprendizaje automático dentro de un contenedor Docker con Amazon SageMaker. Amazon SageMaker es un servicio completamente administrado para flujos de trabajo de ciencia de datos y aprendizaje automático (ML). Puede utilizar Amazon SageMaker para simplificar el proceso de creación, capacitación e implementación de modelos de aprendizaje automático. Para entrenar un modelo, puede incluir su secuencia de comandos de entrenamiento y sus dependencias en un contenedor de Docker que ejecuta su código de entrenamiento. Un contenedor proporciona un entorno aislado de forma eficaz, lo que garantiza un tiempo de ejecución constante y un proceso de formación fiable. El kit de herramientas de capacitación de SageMaker se puede agregar fácilmente a cualquier contenedor de Docker, lo que lo hace compatible con SageMaker para modelos de capacitación. Si utiliza una imagen de Docker de SageMaker preconstruida para el entrenamiento, es posible que esta biblioteca ya esté incluida. Escriba un script de entrenamiento (p. ej., train.py). Defina un contenedor con un Dockerfile que incluya el script de entrenamiento y las dependencias.
Caracteristicas
- Pase argumentos al punto de entrada usando hiperparámetros
- Para entrenar un modelo usando la imagen en SageMaker, envíe la imagen a ECR e inicie un trabajo de entrenamiento de SageMaker con el URI de la imagen.
- Leer información adicional usando variables de entorno
- Obtener información sobre el entorno del contenedor
- Ejecutar el punto de entrada
- Cree una imagen de Docker y entrene un modelo
Lenguaje de programación
Python
Categorías
Esta es una aplicación que también se puede obtener de https://sourceforge.net/projects/sagemaker-train-toolkit.mirror/. Ha sido alojado en OnWorks para poder ejecutarse online de la forma más sencilla desde uno de nuestros Sistemas Operativos gratuitos.
