这是名为 Amazon SageMaker 示例的 Linux 应用程序，其最新版本可以作为 Examplescheckpointpriortowebsitelaunch.zip 下载。 它可以在工作站的免费托管服务提供商 OnWorks 中在线运行。
使用 OnWorks 免费下载并在线运行这个名为 Amazon SageMaker 示例的应用程序。
请按照以下说明运行此应用程序：
- 1. 在您的 PC 中下载此应用程序。
- 2. 在我们的文件管理器 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX 中输入您想要的用户名。
- 3. 在这样的文件管理器中上传这个应用程序。
- 4. 从此网站启动OnWorks Linux online 或Windows online emulator 或MACOS online emulator。
- 5. 从您刚刚启动的 OnWorks Linux 操作系统，使用您想要的用户名转到我们的文件管理器 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX。
- 6. 下载应用程序，安装并运行。
SCREENSHOTS
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Amazon SageMaker示例
商品描述
欢迎使用亚马逊 SageMaker。 此项目重点介绍了可在 SageMaker 中运行的各种机器学习用例的示例 Jupyter 笔记本。 如果您不熟悉 SageMaker，我们建议您从功能更丰富的 SageMaker Studio 开始。 它使用熟悉的 JupyterLab 界面，并与各种深度学习和数据科学环境以及用于训练、推理和其他 ML 操作的可扩展计算资源无缝集成。 Studio 为团队和公司的团队成员提供了轻松的入职培训，使他们从复杂的系统管理和安全流程中解放出来。 管理员控制其用户的数据访问和资源供应。 笔记本实例是另一种选择。 他们拥有熟悉的 Jupyter 和 JuypterLab 界面，适用于单个用户或用户兼任管理员的小团队。 高级用户还使用 boto3 和/或 SageMaker Python SDK 将 SageMaker 单独与 AWS CLI 和 Python 脚本一起使用。
功能
- 示例 Jupyter 笔记本，演示如何使用 Amazon SageMaker 构建、训练和部署机器学习模型
- Amazon SageMaker 是一项针对数据科学和机器学习 (ML) 工作流程的完全托管服务
- 您可以使用 Amazon SageMaker 来简化构建、训练和部署 ML 模型的过程
- SageMaker 示例笔记本是 Jupyter 笔记本，用于演示 Amazon SageMaker 的用法
- 这些示例笔记本会自动加载到 SageMaker 笔记本实例中
- 预构建的机器学习框架容器
这是一个也可以从 https://sourceforge.net/projects/amazon-sagemaker-ex.mirror/ 获取的应用程序。 它已托管在 OnWorks 中，以便从我们的免费操作系统之一以最简单的方式在线运行。
