Este é o aplicativo Linux denominado SageMaker Training Toolkit, cuja versão mais recente pode ser baixada como v4.7.3sourcecode.zip. Ele pode ser executado online no provedor de hospedagem gratuito OnWorks para estações de trabalho.
Baixe e execute online este aplicativo chamado SageMaker Training Toolkit with OnWorks gratuitamente.
Siga estas instruções para executar este aplicativo:
- 1. Baixe este aplicativo em seu PC.
- 2. Entre em nosso gerenciador de arquivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX com o nome de usuário que você deseja.
- 3. Carregue este aplicativo em tal gerenciador de arquivos.
- 4. Inicie o emulador OnWorks Linux online ou Windows online ou emulador MACOS online a partir deste site.
- 5. No sistema operacional OnWorks Linux que você acabou de iniciar, acesse nosso gerenciador de arquivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX com o nome de usuário que deseja.
- 6. Baixe o aplicativo, instale-o e execute-o.
SCREENSHOTS
Ad
Kit de ferramentas de treinamento do SageMaker
DESCRIÇÃO
Treine modelos de machine learning em um contêiner do Docker usando o Amazon SageMaker. O Amazon SageMaker é um serviço totalmente gerenciado para fluxos de trabalho de ciência de dados e machine learning (ML). Você pode usar o Amazon SageMaker para simplificar o processo de criação, treinamento e implantação de modelos de ML. Para treinar um modelo, você pode incluir seu script de treinamento e dependências em um contêiner do Docker que executa seu código de treinamento. Um contêiner fornece um ambiente efetivamente isolado, garantindo um tempo de execução consistente e um processo de treinamento confiável. O SageMaker Training Toolkit pode ser facilmente adicionado a qualquer contêiner do Docker, tornando-o compatível com o SageMaker para modelos de treinamento. Se você usar uma imagem pré-criada do SageMaker Docker para treinamento, esta biblioteca pode já estar incluída. Escreva um script de treinamento (por exemplo, train.py). Defina um contêiner com um Dockerfile que inclua o script de treinamento e quaisquer dependências.
Funcionalidades
- Passe argumentos para o ponto de entrada usando hiperparâmetros
- Para treinar um modelo usando a imagem no SageMaker, envie a imagem para o ECR e inicie um trabalho de treinamento do SageMaker com o URI da imagem
- Leia informações adicionais usando variáveis de ambiente
- Obter informações sobre o ambiente do contêiner
- Executar o ponto de entrada
- Crie uma imagem do Docker e treine um modelo
Linguagem de Programação
Python
Categorias
Este é um aplicativo que também pode ser obtido em https://sourceforge.net/projects/sagemaker-train-toolkit.mirror/. Ele foi hospedado em OnWorks para ser executado online da maneira mais fácil a partir de um de nossos Sistemas Operativos gratuitos.
