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Istanze SageMaker per notebook Amazon

Un'istanza Amazon SageMaker Notebook è un'istanza di calcolo di machine learning (ML) che esegue l'applicazione Jupyter Notebook. Uno dei modi migliori per i professionisti del machine learning (ML) di utilizzare Amazon SageMaker AI è addestrare e distribuire modelli di machine learning utilizzando SageMaker istanze notebook. Le istanze SageMaker notebook aiutano a creare l'ambiente avviando i server Jupyter su Amazon Elastic Compute Cloud ( EC2Amazon) e fornendo kernel preconfigurati con i seguenti pacchetti: Amazon SageMaker Python SDKAWS SDK per Python (Boto3),, AWS CLI (), Conda, PandasAWS Command Line Interface, librerie di framework di deep learning e altre librerie per la scienza dei dati e l'apprendimento automatico.

Utilizza i notebook Jupyter nell’istanza del notebook per:

Per informazioni sui prezzi con le istanze per SageMaker notebook Amazon, consulta la pagina SageMaker Prezzi di Amazon.

Maintenance (Manutenzione)

SageMaker L'intelligenza artificiale aggiorna il software sottostante per Amazon SageMaker Notebook Instances almeno una volta ogni 90 giorni. Alcuni aggiornamenti di manutenzione, come gli aggiornamenti del sistema operativo, possono richiedere che l'applicazione venga messa offline per un breve periodo di tempo. Non è possibile eseguire alcuna operazione durante questo periodo mentre il software sottostante è in fase di aggiornamento. Si consiglia di riavviare i notebook almeno una volta ogni 30 giorni per utilizzare automaticamente le patch.

Se l'istanza del notebook non è aggiornata e utilizza software non sicuro, l' SageMaker IA potrebbe aggiornare periodicamente l'istanza come parte della manutenzione regolare. Durante questi aggiornamenti, i dati al di fuori della cartella non /home/ec2-user/SageMaker vengono mantenuti.

Per ulteriori informazioni, contatta il Supporto AWS.

Machine Learning con SageMaker Python SDK

Per addestrare, convalidare, distribuire e valutare un modello ML in un'istanza SageMaker notebook, usa Python SageMaker SDK. Gli abstract AWS SDK per Python (Boto3) dell'SDK SageMaker Python e le operazioni API. SageMaker Ti consente di integrare e orchestrare altri AWS servizi, come Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) per il salvataggio di dati e artefatti del modello, Amazon Elastic Container Registry (ECR) per l'importazione e la manutenzione dei modelli ML, Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon) per la formazione e l'inferenza. EC2

Puoi anche sfruttare le funzionalità di SageMaker intelligenza artificiale che ti aiutano a gestire ogni fase di un ciclo di machine learning completo: etichettatura dei dati, preelaborazione dei dati, formazione dei modelli, implementazione del modello, valutazione delle prestazioni di previsione e monitoraggio della qualità del modello in produzione.

Se sei un utente di SageMaker intelligenza artificiale per la prima volta, ti consigliamo di utilizzare SageMaker Python SDK, seguendo end-to-end il tutorial ML. Per trovare la documentazione open source, consulta l'SDK Amazon SageMaker Python.