Amazon SageMaker AI

您可以使用 Amazon SageMaker Notebooks 將機器學習模型與 Amazon Timestream 整合。為了協助您開始使用，我們建立了一個 SageMaker 筆記本範例，用於處理來自 Timestream 的資料。資料會從多執行緒 Python 應用程式持續傳送資料，插入 Timestream。範例 SageMaker 筆記本的原始程式碼和範例 Python 應用程式可在 GitHub 中使用。

依照和中所述的指示建立資料庫建立資料庫和資料表建立資料表。
依照 GitHub 的指示複製多執行緒 Python 範例應用程式的 GitHub 儲存庫。
依照 GitHub 的指示複製範例 Timestream SageMaker 筆記本的 GitHub 儲存庫。
依照 README 中的指示執行應用程式，以持續將資料擷取至 Timestream。
依照此處說明的指示為 Amazon SageMaker 建立 Amazon S3 儲存貯體。 Amazon SageMaker
建立已安裝最新 boto3 的 Amazon SageMaker 執行個體：除了此處說明之外，請依照下列步驟操作：
1. 在建立筆記本執行個體頁面上，按一下其他組態
2. 按一下生命週期組態 - 選用，然後選取建立新的生命週期組態
3. 在建立生命週期組態精靈方塊中，執行下列動作：
  1. 將所需的名稱填入組態，例如 on-start
  2. 在啟動筆記本指令碼中，從 Github 複製貼上指令碼內容
  3. 在貼上的指令碼PACKAGE=boto3中PACKAGE=scipy將取代為。
按一下建立組態
前往 AWS 管理主控台中的 IAM 服務，並尋找筆記本執行個體新建立的 SageMaker 執行角色。
將的 IAM 政策AmazonTimestreamFullAccess連接至執行角色。

注意
IAM AmazonTimestreamFullAccess 政策不限於特定資源，不適合用於生產。對於生產系統，請考慮使用限制存取特定資源的政策。
當筆記本執行個體的狀態為 InService 時，選擇開啟 Jupyter 以啟動執行個體的 SageMaker 筆記本
選取上傳按鈕，將檔案 timestreamquery.py和 上傳至Timestream_SageMaker_Demo.ipynb筆記本
選擇 Timestream_SageMaker_Demo.ipynb

注意
如果您看到找不到核心的快顯視窗，請選擇 conda_python3，然後按一下設定核心。
修改 DB_NAME、TABLE_NAME、 bucket和 ENDPOINT，以符合訓練模型的資料庫名稱、資料表名稱、S3 儲存貯體名稱和區域。
選擇播放圖示以執行個別儲存格
當您到達儲存格時Leverage Timestream to find hosts with average CPU utilization across the fleet，請確定輸出至少傳回 2 個主機名稱。

注意
如果輸出中有少於 2 個主機名稱，您可能需要使用更多執行緒和主機規模，將範例 Python 應用程式擷取資料重新執行到 Timestream。
當您到達儲存格時Train a Random Cut Forest (RCF) model using the CPU utilization history，train_instance_type請根據訓練任務的資源需求來變更
當您到達儲存格時Deploy the model for inference，instance_type請根據推論任務的資源需求來變更

注意
可能需要幾分鐘的時間來訓練模型。訓練完成後，您會在儲存格的輸出中看到已完成 - 訓練任務的訊息。
執行儲存格Stop and delete the endpoint以清除資源。您也可以從 SageMaker 主控台停止和刪除執行個體

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文件慣用形式

Amazon QuickSight

Amazon SQS

Amazon SageMaker AI

注意

注意

注意

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