Dit is de Windows-app met de naam Amazon SageMaker Voorbeelden waarvan de nieuwste release kan worden gedownload als Voorbeeldencheckpointpriortowebsitelaunch.zip. Het kan online worden uitgevoerd in de gratis hostingprovider OnWorks voor werkstations.
Download en voer deze app met de naam Amazon SageMaker Voorbeelden gratis online uit met OnWorks.
Volg deze instructies om deze app uit te voeren:
- 1. Download deze applicatie op uw pc.
- 2. Voer in onze bestandsbeheerder https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX in met de gebruikersnaam die u wilt.
- 3. Upload deze applicatie in zo'n bestandsbeheerder.
- 4. Start een OS OnWorks online emulator vanaf deze website, maar een betere Windows online emulator.
- 5. Ga vanuit het OnWorks Windows-besturingssysteem dat u zojuist hebt gestart naar onze bestandsbeheerder https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX met de gewenste gebruikersnaam.
- 6. Download de applicatie en installeer deze.
- 7. Download Wine van de softwarebronnen voor Linux-distributies. Eenmaal geïnstalleerd, kunt u vervolgens dubbelklikken op de app om ze met Wine uit te voeren. Je kunt ook PlayOnLinux proberen, een mooie interface via Wine waarmee je populaire Windows-programma's en -games kunt installeren.
Wine is een manier om Windows-software op Linux uit te voeren, maar zonder dat Windows vereist is. Wine is een open-source Windows-compatibiliteitslaag die Windows-programma's rechtstreeks op elke Linux-desktop kan uitvoeren. In wezen probeert Wine genoeg van Windows opnieuw te implementeren, zodat het al die Windows-applicaties kan draaien zonder Windows echt nodig te hebben.
SCREENSHOTS
Ad
Amazon SageMaker-voorbeelden
PRODUCTBESCHRIJVING
Welkom bij Amazon SageMaker. In dit project worden voorbeelden van Jupyter-notebooks belicht voor een verscheidenheid aan gebruiksscenario's voor machine learning die u in SageMaker kunt uitvoeren. Als u nieuw bent bij SageMaker, raden we u aan te beginnen met de uitgebreidere SageMaker Studio. Het maakt gebruik van de vertrouwde JupyterLab-interface en heeft een naadloze integratie met een verscheidenheid aan deep learning- en data science-omgevingen en schaalbare computerbronnen voor training, inferentie en andere ML-bewerkingen. Studio biedt teams en bedrijven gemakkelijke toegang voor hun teamleden, waardoor ze worden verlost van complexe systeembeheer- en beveiligingsprocessen. Beheerders beheren de toegang tot gegevens en de inrichting van bronnen voor hun gebruikers. Notebook-instanties zijn een andere optie. Ze beschikken over de bekende Jupyter- en JuypterLab-interfaces die goed werken voor individuele gebruikers, of kleine teams waarbij gebruikers ook beheerders zijn. Gevorderde gebruikers gebruiken SageMaker ook uitsluitend met de AWS CLI- en Python-scripts met behulp van boto3 en/of de SageMaker Python SDK.
Voordelen
- Voorbeeld Jupyter-notebooks die laten zien hoe u machine learning-modellen kunt bouwen, trainen en implementeren met Amazon SageMaker
- Amazon SageMaker is een volledig beheerde service voor datawetenschap en machine learning (ML)-workflows
- U kunt Amazon SageMaker gebruiken om het proces van het bouwen, trainen en implementeren van ML-modellen te vereenvoudigen
- De voorbeeldnotebooks van SageMaker zijn Jupyter-notebooks die het gebruik van Amazon SageMaker demonstreren
- Deze voorbeeldnotebooks worden automatisch geladen in SageMaker Notebook Instances
- Vooraf gebouwde machine learning framework-containers
Dit is een applicatie die ook kan worden opgehaald van https://sourceforge.net/projects/amazon-sagemaker-ex.mirror/. Het is gehost in OnWorks zodat het op de eenvoudigste manier online kan worden uitgevoerd vanaf een van onze gratis besturingssystemen.
