Aceasta este aplicația Linux numită SageMaker Training Toolkit a cărei ultimă versiune poate fi descărcată ca v4.7.3sourcecode.zip. Poate fi rulat online în furnizorul de găzduire gratuit OnWorks pentru stații de lucru.
Descărcați și rulați online această aplicație numită SageMaker Training Toolkit cu OnWorks gratuit.
Urmați aceste instrucțiuni pentru a rula această aplicație:
- 1. Ați descărcat această aplicație pe computer.
- 2. Introduceți în managerul nostru de fișiere https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX cu numele de utilizator pe care îl doriți.
- 3. Încărcați această aplicație într-un astfel de manager de fișiere.
- 4. Porniți emulatorul online OnWorks Linux sau Windows online sau emulatorul online MACOS de pe acest site web.
- 5. Din sistemul de operare OnWorks Linux pe care tocmai l-ați pornit, accesați managerul nostru de fișiere https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX cu numele de utilizator dorit.
- 6. Descărcați aplicația, instalați-o și rulați-o.
SCREENSHOTS
Ad
Setul de instrumente de instruire SageMaker
DESCRIERE
Antrenați modele de învățare automată într-un container Docker folosind Amazon SageMaker. Amazon SageMaker este un serviciu complet gestionat pentru fluxurile de lucru pentru știința datelor și învățarea automată (ML). Puteți utiliza Amazon SageMaker pentru a simplifica procesul de construire, instruire și implementare a modelelor ML. Pentru a antrena un model, puteți include scriptul de antrenament și dependențele într-un container Docker care rulează codul de antrenament. Un container oferă un mediu izolat eficient, asigurând o durată de rulare consecventă și un proces de instruire fiabil. Setul de instrumente de instruire SageMaker poate fi adăugat cu ușurință la orice container Docker, făcându-l compatibil cu modelele de antrenament SageMaker. Dacă utilizați o imagine SageMaker Docker predefinită pentru antrenament, este posibil ca această bibliotecă să fie deja inclusă. Scrieți un script de antrenament (de ex. train.py). Definiți un container cu un Dockerfile care include scriptul de antrenament și orice dependențe.
DESCRIERE
- Transmite argumente la punctul de intrare folosind hiperparametri
- Pentru a antrena un model folosind imaginea pe SageMaker, împingeți imaginea la ECR și începeți o lucrare de antrenament SageMaker cu URI-ul imaginii
- Citiți informații suplimentare folosind variabilele de mediu
- Obțineți informații despre mediul containerului
- Executați punctul de intrare
- Creați o imagine Docker și antrenați un model
Limbaj de programare
Piton
Categorii
Aceasta este o aplicație care poate fi preluată și de la https://sourceforge.net/projects/sagemaker-train-toolkit.mirror/. A fost găzduit în OnWorks pentru a fi rulat online într-un mod cât mai ușor de pe unul dintre sistemele noastre operative gratuite.
