이는 최신 릴리스를 v4.7.3sourcecode.zip으로 다운로드할 수 있는 SageMaker Training Toolkit이라는 Linux 앱입니다. 워크스테이션용 무료 호스팅 제공업체인 OnWorks에서 온라인으로 실행할 수 있습니다.
OnWorks와 함께 SageMaker Training Toolkit이라는 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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SageMaker 교육 도구 키트
기술
Amazon SageMaker를 사용하여 Docker 컨테이너 내에서 기계 학습 모델을 교육합니다. Amazon SageMaker는 데이터 과학 및 기계 학습(ML) 워크플로를 위한 완전 관리형 서비스입니다. Amazon SageMaker를 사용하여 ML 모델 구축, 교육 및 배포 프로세스를 간소화할 수 있습니다. 모델을 교육하려면 교육 코드를 실행하는 Docker 컨테이너에 교육 스크립트와 종속성을 포함할 수 있습니다. 컨테이너는 효과적으로 격리된 환경을 제공하여 일관된 런타임과 안정적인 학습 프로세스를 보장합니다. SageMaker Training Toolkit은 모든 Docker 컨테이너에 쉽게 추가할 수 있으므로 교육 모델을 위해 SageMaker와 호환됩니다. 훈련을 위해 사전 구축된 SageMaker Docker 이미지를 사용하는 경우 이 라이브러리가 이미 포함되어 있을 수 있습니다. 학습 스크립트(예: train.py)를 작성합니다. 교육 스크립트 및 모든 종속성을 포함하는 Dockerfile로 컨테이너를 정의합니다.
특징
- 하이퍼 매개변수를 사용하여 진입점에 인수 전달
- SageMaker의 이미지를 사용하여 모델을 교육하려면 이미지를 ECR로 푸시하고 이미지 URI로 SageMaker 교육 작업을 시작합니다.
- 환경 변수를 사용하여 추가 정보 읽기
- 컨테이너 환경에 대한 정보 얻기
- 진입점 실행
- Docker 이미지 생성 및 모델 학습
프로그래밍 언어
Python
카테고리
이것은 https://sourceforge.net/projects/sagemaker-train-toolkit.mirror/에서도 가져올 수 있는 애플리케이션입니다. 무료 운영 체제 중 하나에서 가장 쉬운 방법으로 온라인으로 실행하기 위해 OnWorks에서 호스팅되었습니다.
