Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.
Siapkan lingkungan evaluasi Anda
Siapkan SageMaker AI Studio untuk mengakses JumpStart model untuk evaluasi klasifikasi teks. Bagian ini mencakup konfigurasi izin dan memahami biaya terkait sebelum Anda menerapkan model.
Prasyarat
Sebelum memulai, pastikan Anda memiliki AWS akun dengan izin SageMaker AI. Untuk petunjuk penyiapan akun, lihat Mengatur Prasyarat SageMaker AI.
Siapkan SageMaker AI Studio untuk evaluasi JumpStart model
Jika Anda tidak memiliki akses ke SageMaker AI Studio, lihat Penyiapan cepat untuk membuat domain.
Untuk memulai proyek klasifikasi teks Anda di SageMaker Studio:
-
Buka Panel Kontrol SageMaker AI Studio.
-
Pilih profil pengguna Anda.
-
Pilih Open Studio.
-
Tunggu Studio dimuat (ini mungkin memakan waktu 2-3 menit pada peluncuran pertama).
-
Verifikasi yang JumpStart muncul di panel navigasi kiri.
Memahami biaya SageMaker AI
Saat Anda menggunakan SageMaker AI Studio, Anda dikenakan biaya untuk:
SageMaker Hosting endpoint AI (bervariasi berdasarkan jenis dan durasi instans).
Penyimpanan Amazon S3 untuk kumpulan data dan artefak model.
Runtime instance notebook (beberapa penggunaan dicakup oleh Tingkat AWS Gratis untuk akun yang memenuhi syarat).
catatan
Menggunakan antarmuka Studio tidak dikenakan biaya tambahan.
Rekomendasi manajemen biaya
Ikuti rekomendasi ini untuk meminimalkan biaya selama evaluasi Anda:
Gunakan contoh default seperti yang ditentukan untuk model DistiLbert dan BERT.
Hapus titik akhir segera setelah evaluasi.
Pantau penggunaan Anda dengan Kalkulator AWS Harga
. Untuk tarif penyimpanan saat ini, lihat Harga Layanan Penyimpanan Sederhana Amazon
.
Awas
Pastikan untuk mematikan titik akhir dan membersihkan sumber daya setelah menyelesaikan tutorial ini untuk menghindari biaya yang sedang berlangsung.
Lanjutkan ke Pilih dan terapkan model klasifikasi teks.
