これは SageMaker Experiments Python SDK という名前の Linux アプリで、その最新リリースは SagemakerExperimentSDKv0.1.43.zip としてダウンロードできます。 これは、ワークステーション用の無料のホスティング プロバイダーである OnWorks でオンラインで実行できます。
SageMaker Experiments Python SDK with OnWorks という名前のこのアプリをオンラインで無料でダウンロードして実行します。
このアプリを実行するには、次の手順に従ってください。
-1。このアプリケーションをPCにダウンロードしました。
--2。ファイルマネージャーhttps://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXXに必要なユーザー名を入力します。
-3。このアプリケーションをそのようなファイルマネージャにアップロードします。
-4。このWebサイトからOnWorksLinuxオンラインまたはWindowsオンラインエミュレーターまたはMACOSオンラインエミュレーターを起動します。
-5。起動したばかりのOnWorksLinux OSから、必要なユーザー名でファイルマネージャーhttps://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXXにアクセスします。
-6。アプリケーションをダウンロードし、インストールして実行します。
スクリーンショットは
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SageMaker実験PythonSDK
DESCRIPTION
SageMaker トレーニング ジョブ、処理ジョブ、ノートブックでの実験の追跡。 SageMaker Experiments は、機械学習の実験を追跡するための AWS のサービスです。 SageMaker Experiments Python SDK は、Python を使用して実験情報を追跡するのに役立つ、このサービスへの高レベルのインターフェースです。 実験追跡は、機械学習統合開発環境 Amazon SageMaker Studio を強化します。 実験: 関連するトライアルのコレクション。 一緒に比較したい実験にトライアルを追加します。 トライアル: マルチステップの機械学習ワークフローの説明。 ワークフローの各ステップは、トライアル コンポーネントによって記述されます。 トライアルコンポーネント間の順序などの関係はありません。 トライアル コンポーネント: 機械学習ワークフローの XNUMX つのステップの説明。 たとえば、データ クリーニング、特徴抽出、モデル トレーニング、モデル評価などです。
オプション
- 単一の TrialComponent に関する情報をログに記録するための Python コンテキスト マネージャー
- Python スクリプト、プログラム、およびノートブック内で実験、トライアル、およびトライアル コンポーネントを管理する
- 追跡情報を SageMaker ノートブックに追加して、SageMaker Experiments でノートブックをマルチステップ ML ワークフローとしてモデル化できるようにします
- 実行中の SageMaker トレーニングおよび処理ジョブ内から実験情報を記録する
- このライブラリは、Apache 2.0 ライセンスの下でライセンスされています
- AWS アカウントの資格情報は、boto3 クライアントが使用する環境で利用可能です
プログラミング言語
Python
カテゴリー
これは https://sourceforge.net/projects/sagemaker-exp-pyth-sdk.mirror/ からも取得できるアプリケーションです。 これは、OnWorks でホストされており、無料のオペレーティング システムの XNUMX つからオンラインで簡単に実行できます。
