Це програма для Windows під назвою Amazon SageMaker Examples, останню версію якої можна завантажити як Examplescheckpointpriortowebsitelaunch.zip. Його можна запустити в режимі онлайн за допомогою безкоштовного хостинг-провайдера OnWorks для робочих станцій.
Завантажте та запустіть онлайн цю програму під назвою Amazon SageMaker Examples з OnWorks безкоштовно.
Дотримуйтесь цих інструкцій, щоб запустити цю програму:
- 1. Завантажив цю програму на свій ПК.
- 2. Введіть у наш файловий менеджер https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX із потрібним ім'ям користувача.
- 3. Завантажте цю програму в такий файловий менеджер.
- 4. Запустіть будь-який онлайн емулятор ОС OnWorks з цього веб-сайту, але кращий онлайн-емулятор Windows.
- 5. З ОС OnWorks Windows, яку ви щойно запустили, перейдіть до нашого файлового менеджера https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX з потрібним іменем користувача.
- 6. Завантажте програму та встановіть її.
- 7. Завантажте Wine зі сховищ програмного забезпечення дистрибутивів Linux. Після встановлення ви можете двічі клацнути програму, щоб запустити їх за допомогою Wine. Ви також можете спробувати PlayOnLinux, модний інтерфейс замість Wine, який допоможе вам встановити популярні програми та ігри Windows.
Wine — це спосіб запуску програмного забезпечення Windows на Linux, але без використання Windows. Wine — це рівень сумісності Windows з відкритим вихідним кодом, який може запускати програми Windows безпосередньо на будь-якому робочому столі Linux. По суті, Wine намагається повторно реалізувати достатньо Windows з нуля, щоб він міг запускати всі ці програми Windows, насправді не потребуючи Windows.
ЕКРАНИ
Ad
Приклади Amazon SageMaker
ОПИС
Ласкаво просимо до Amazon SageMaker. У цьому проекті висвітлюються приклади блокнотів Jupyter для різних випадків використання машинного навчання, які можна запустити в SageMaker. Якщо ви новачок у SageMaker, ми рекомендуємо почати з більш багатофункціональної SageMaker Studio. Він використовує знайомий інтерфейс JupyterLab і має плавну інтеграцію з різноманітними середовищами глибокого навчання та науки про дані, а також масштабованими обчислювальними ресурсами для навчання, висновку та інших операцій ML. Студія пропонує командам і компаніям легку адаптацію для членів їхньої команди, звільняючи їх від складних систем адміністрування та процесів безпеки. Адміністратори контролюють доступ до даних і надання ресурсів для своїх користувачів. Іншим варіантом є екземпляри ноутбуків. Вони мають знайомі інтерфейси Jupyter і JuypterLab, які добре працюють для окремих користувачів або невеликих команд, де користувачі також є адміністраторами. Досвідчені користувачі також використовують SageMaker виключно зі сценаріями AWS CLI і Python, використовуючи boto3 та/або SageMaker Python SDK.
риси
- Приклади блокнотів Jupyter, які демонструють, як створювати, навчати та розгортати моделі машинного навчання за допомогою Amazon SageMaker
- Amazon SageMaker — це повністю керований сервіс для робочих процесів науки про дані та машинного навчання (ML).
- Ви можете використовувати Amazon SageMaker, щоб спростити процес створення, навчання та розгортання моделей машинного навчання
- Приклад блокнотів SageMaker — це блокноти Jupyter, які демонструють використання Amazon SageMaker
- Ці приклади блокнотів автоматично завантажуються в екземпляри ноутбуків SageMaker
- Попередньо вбудовані контейнери фреймворку машинного навчання
Це додаток, який також можна отримати з https://sourceforge.net/projects/amazon-sagemaker-ex.mirror/. Його розміщено в OnWorks, щоб його можна було запустити в Інтернеті найпростішим способом з однієї з наших безкоштовних операційних систем.
