이것은 Amazon SageMaker 예제라는 Linux 앱으로, 최신 릴리스를 예제checkpointpriortowebsitelaunch.zip으로 다운로드할 수 있습니다. 워크스테이션용 무료 호스팅 제공업체인 OnWorks에서 온라인으로 실행할 수 있습니다.
OnWorks와 함께 Amazon SageMaker 예제라는 이 앱을 무료로 다운로드하여 온라인으로 실행하십시오.
이 앱을 실행하려면 다음 지침을 따르세요.
- 1. 이 애플리케이션을 PC에 다운로드했습니다.
- 2. 파일 관리자 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX에 원하는 사용자 이름을 입력합니다.
- 3. 이러한 파일 관리자에서 이 응용 프로그램을 업로드합니다.
- 4. 이 웹사이트에서 OnWorks Linux 온라인 또는 Windows 온라인 에뮬레이터 또는 MACOS 온라인 에뮬레이터를 시작합니다.
- 5. 방금 시작한 OnWorks Linux OS에서 원하는 사용자 이름으로 파일 관리자 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX로 이동합니다.
- 6. 응용 프로그램을 다운로드하여 설치하고 실행합니다.
스크린 샷
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Amazon SageMaker 예제
기술
Amazon SageMaker에 오신 것을 환영합니다. 이 프로젝트는 SageMaker에서 실행할 수 있는 다양한 기계 학습 사용 사례에 대한 Jupyter 노트북의 예를 강조합니다. SageMaker를 처음 사용하는 경우 기능이 더 풍부한 SageMaker Studio로 시작하는 것이 좋습니다. 친숙한 JupyterLab 인터페이스를 사용하며 다양한 딥 러닝 및 데이터 과학 환경과 원활하게 통합되며 교육, 추론 및 기타 ML 작업을 위한 확장 가능한 컴퓨팅 리소스가 있습니다. Studio는 팀과 회사에 팀 구성원을 위한 간편한 온보딩을 제공하여 복잡한 시스템 관리 및 보안 프로세스에서 해방됩니다. 관리자는 사용자에 대한 데이터 액세스 및 리소스 프로비저닝을 제어합니다. 노트북 인스턴스는 또 다른 옵션입니다. 단일 사용자 또는 사용자가 관리자이기도 한 소규모 팀에 적합한 친숙한 Jupyter 및 JuypterLab 인터페이스가 있습니다. 고급 사용자는 또한 boto3 및/또는 SageMaker Python SDK를 사용하는 Python 스크립트 및 AWS CLI와 함께 SageMaker를 단독으로 사용합니다.
특징
- Amazon SageMaker를 사용하여 기계 학습 모델을 구축, 교육 및 배포하는 방법을 보여주는 Jupyter 노트북의 예
- Amazon SageMaker는 데이터 과학 및 기계 학습(ML) 워크플로를 위한 완전 관리형 서비스입니다.
- Amazon SageMaker를 사용하여 ML 모델을 구축, 교육 및 배포하는 프로세스를 간소화할 수 있습니다.
- SageMaker 예제 노트북은 Amazon SageMaker 사용법을 보여주는 Jupyter 노트북입니다.
- 이 예제 노트북은 SageMaker 노트북 인스턴스에 자동으로 로드됩니다.
- 사전 구축된 기계 학습 프레임워크 컨테이너
이것은 https://sourceforge.net/projects/amazon-sagemaker-ex.mirror/에서도 가져올 수 있는 애플리케이션입니다. 우리의 무료 운영 체제 중 하나에서 가장 쉬운 방법으로 온라인으로 실행하기 위해 OnWorks에서 호스팅되었습니다.
