これは SageMaker Training Toolkit という名前の Windows アプリで、最新リリースは v4.7.0.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 Training Toolkit 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OSOnWorksオンラインエミュレーターを起動しますが、Windowsオンラインエミュレーターの方が優れています。
-5。起動したばかりのOnWorksWindows 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てインストールします。
-7.LinuxディストリビューションソフトウェアリポジトリからWineをダウンロードします。 インストールしたら、アプリをダブルクリックして、Wineで実行できます。 また、人気のあるWindowsプログラムやゲームのインストールに役立つWine上の豪華なインターフェイスであるPlayOnLinuxを試すこともできます。
WineはLinux上でWindowsソフトウェアを実行する方法ですが、Windowsは必要ありません。 Wineは、任意のLinuxデスクトップでWindowsプログラムを直接実行できるオープンソースのWindows互換性レイヤーです。 基本的に、Wineは、実際にWindowsを必要とせずに、これらすべてのWindowsアプリケーションを実行できるように、十分な数のWindowsを最初から再実装しようとしています。
スクリーンショットは
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SageMaker トレーニング ツールキット
DESCRIPTION
Amazon SageMaker を使用して、Docker コンテナ内で機械学習モデルをトレーニングします。 Amazon SageMaker は、データ サイエンスおよび機械学習 (ML) ワークフロー用の完全マネージド型サービスです。 Amazon SageMaker を使用して、ML モデルの構築、トレーニング、デプロイのプロセスを簡素化できます。 モデルをトレーニングするには、トレーニング コードを実行する Docker コンテナーにトレーニング スクリプトと依存関係を含めることができます。 コンテナーは効果的に分離された環境を提供し、一貫したランタイムと信頼性の高いトレーニング プロセスを保証します。 SageMaker Training Toolkit は、任意の Docker コンテナに簡単に追加できるため、モデルのトレーニング用に SageMaker と互換性があります。 事前構築済みの SageMaker Docker イメージをトレーニングに使用する場合、このライブラリはすでに含まれている可能性があります。 トレーニング スクリプトを記述します (例: train.py)。 トレーニング スクリプトと依存関係を含む Dockerfile でコンテナーを定義します。
特徴
- ハイパーパラメータを使用してエントリ ポイントに引数を渡す
- SageMaker でイメージを使用してモデルをトレーニングするには、イメージを ECR にプッシュし、イメージ URI を使用して SageMaker トレーニング ジョブを開始します。
- 環境変数を使用して追加情報を読み取る
- コンテナ環境に関する情報を取得する
- エントリーポイントを実行する
- Docker イメージを作成してモデルをトレーニングする
プログラミング言語
Python
カテゴリー
これは https://sourceforge.net/projects/sagemaker-train-toolkit.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。
