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Amazon SageMaker Guida per gli sviluppatori Amazon SageMaker Guida per gli sviluppatori Amazon SageMaker: Guida per gli sviluppatori Copyright © 2022 Amazon Web Services, Inc. and/or its affiliates. All rights reserved. I marchi e il trade dress di Amazon non possono essere utilizzati in relazione a prodotti o servizi che non siano di Amazon, in qualsiasi modo che possa causare confusione tra i clienti o in qualsiasi modo che denigri o discrediti Amazon. Tutti gli altri marchi non di proprietà di Amazon sono di proprietà delle rispettive aziende, che possono o meno essere associate, collegate o sponsorizzate da Amazon. Amazon SageMaker Guida per gli sviluppatori Table of Contents Che cos'è Amazon SageMaker?........................................................................................................... 1 Amazon SageMaker Caratteristiche............................................................................................... 1 Amazon SageMaker Prezzi.......................................................................................................... 3 È la prima volta che utilizzi Amazon SageMaker?............................................................................ 3 Come funziona................................................................................................................... 4 Machine Learning con Amazon SageMaker.................................................................................... 4 Esplora, analizza ed elabora i dati................................................................................................ 6 Correttezza e spiegabilità del modello............................................................................................ 6 Best practice per valutare equità e spiegabilità nel ciclo di vita ML.............................................. 7 Notebook di esempio.......................................................................................................... 8 Guida alla documentazione di SageMaker Clarify.................................................................... 8 Training del modello................................................................................................................... 9 Distribuzione di modelli.............................................................................................................. 11 Convalida dei modelli................................................................................................................ 11 Monitoraggio del modello........................................................................................................... 12 Framework e toolkit ML............................................................................................................. 12 Apache MXNet................................................................................................................. 13 Apache Spark.................................................................................................................. 14 Chainer........................................................................................................................... 23 Abbracciare il volto........................................................................................................... 23 PyTorch........................................................................................................................... 26 R.................................................................................................................................... 26 Scikit-learn....................................................................................................................... 29 SparkML Serving.............................................................................................................. 30 TensorFlow...................................................................................................................... 30 Server di inference............................................................................................................ 31 Regioni e quote supportate........................................................................................................ 32 Quote.............................................................................................................................. 33 Inizia............................................................................................................................................... 34 Configurazione di Amazon SageMaker Prerequisiti......................................................................... 34 Creare un account AWS.................................................................................................... 35 Creazione di un gruppo e di un utente amministratore IAM...................................................... 35 Onboarding del dominio............................................................................................................. 36 Integrazione utilizzando la configurazione rapida.................................................................... 37 Esegui l'onboarding utilizzando IAM Identity Center................................................................ 38 Onboarding utilizzando IAM................................................................................................ 41 Choose a VPC (Scegliere un VPC)..................................................................................... 44 Eliminazione di un dominio................................................................................................. 45 SageMaker JumpStart............................................................................................................... 47 Aprire e utilizzare JumpStart............................................................................................... 47 Modelli di soluzioni............................................................................................................ 50 Modelli............................................................................................................................ 57 SageMaker JumpStart Industria: Servizi finanziari.................................................................. 71 Inizia a usare le istanze per notebook.......................................................................................... 75 Machine Learning con SageMaker Python SDK..................................................................... 75 Panoramica del tutorial...................................................................................................... 75 Fase 1: Crea un Amazon SageMaker Istanza del notebook..................................................... 76 Fase 2: Creare un Jupyter Notebook................................................................................... 77 Fase 3: Scarica, esplora e trasforma i dati............................................................................ 78 Fase 4: Eseguire il training di un modello............................................................................. 82 Fase 5: Implementare il modello......................................................................................... 86 Fase 6: Valutazione del modello......................................................................................... 89 Fase 7: Eliminare.............................................................................................................. 91 Ambienti Machine Learning................................................................................................................ 93 iii Amazon SageMaker Guida per gli sviluppatori SageMaker Domain................................................................................................................... 93 SageMaker Studio..................................................................................................................... 95 Caratteristiche dello Studio................................................................................................. 95 Panoramica dell'interfaccia utente........................................................................................ 96 JupyterLab Funzione Versioni multiple................................................................................. 98 Usa Studio Launcher....................................................................................................... 105 Uso dei notebook Studio.................................................................................................. 107 Personalizza Studio......................................................................................................... 131 Eseguire attività comuni................................................................................................... 155 Prezzi di Studio.............................................................................................................. 160 Risoluzione dei problemi.................................................................................................. 161 RStudio su Amazon SageMaker................................................................................................ 161 Componenti dello studio................................................................................................... 162 Differenze rispetto a RStudio Workbench............................................................................ 162 Gestisci RStudio su SageMaker........................................................................................ 163 Usa RStudio su Amazon SageMaker................................................................................. 190 Istanze notebook............................................................................................................................. 193 Istanze AL2 vs AL1................................................................................................................. 193 Piano della fase di manutenzione AL1................................................................................ 193 Kernel disponibili............................................................................................................. 194 Migrazione ad Amazon Linux 2......................................................................................... 196 JupyterLab versioning.............................................................................................................. 196 JupyterLab 3.................................................................................................................. 196 Creare un notebook con il tuo JupyterLab versione.............................................................. 197 Visualizzazione di JupyterLab versione di un notebook dalla console....................................... 197 Creazione di un'istanza notebook.............................................................................................. 197 Accesso alle istanze notebook.................................................................................................. 200 Aggiornamento di un'istanza notebook........................................................................................ 201 Personalizzare un'istanza notebook............................................................................................ 201 Best practice per la configurazione del ciclo di vita............................................................... 202 Installazione di librerie esterne e kernel in istanze notebook................................................... 203 Aggiornamenti software dell'istanza notebook...................................................................... 206 Controlla un'istanza Amazon EMR Spark usando un notebook............................................... 207 Notebook di esempio............................................................................................................... 209 Utilizzo o visualizzazione di notebook di esempio nella vista Jupyter classica............................ 209 Utilizzo o visualizzazione di notebook di esempio in Jupyterlab............................................... 210 Impostazione del kernel notebook.............................................................................................. 210 Repositori Git......................................................................................................................... 211 Aggiungi un repository Git al tuo Amazon SageMaker Account............................................... 212 Creazione di un'istanza notebook con un repository GIT associato.......................................... 214 Associazione di una CodeCommit Repository in un altroAWSAccount con un'istanza Notebook .... 216 Utilizzo di repository Git in un'istanza notebook.................................................................... 217 Metadati dell'istanza notebook................................................................................................... 219 Monitora i log di Jupyter su Amazon CloudWatch Log................................................................... 219 Snesto Autopilot ML automatizzato.................................................................................................... 221 Nozioni di base....................................................................................................................... 222 Esempi.......................................................................................................................... 222 Video............................................................................................................................. 223 Tutorial.......................................................................................................................... 224 Creazione di un esperimento Autopilot....................................................................................... 224 Set di dati e tipi di problemi...................................................................................................... 226 Set di dati...................................................................................................................... 227 Set di dati di formazione e convalida.................................................................................. 227 Selezione di funzioni........................................................................................................ 228 Tipi di problema.............................................................................................................. 228 Modalità di allenamento e supporto degli algoritmi........................................................................ 229 Modalità di allenamento................................................................................................... 229 iv Amazon SageMaker Guida per gli sviluppatori Supporto........................................................................................................................ 229 Parametri............................................................................................................................... 230 Distribuzione di modelli............................................................................................................ 233 Spiegabilità............................................................................................................................. 234 Modelli generati...................................................................................................................... 235 Notebook............................................................................................................................... 236 Rapporto sull'esplorazione dei dati..................................................................................... 237 Notebook con le definizioni............................................................................................... 243 Informazioni del modello................................................................................................... 244 Configurazione dell'uscita......................................................................................................... 249 Definizioni di contenitori di inferenza per tipi di problemi di regressione e classificazione.............. 250 Quote.................................................................................................................................... 254 Quote che puoi aumentare............................................................................................... 254 Quote di risorse.............................................................................................................. 256 Documentazione di riferimento dell'API....................................................................................... 256 SageMaker Documentazione di riferimento dell'API.............................................................. 257 Amazon SageMaker Python SDK...................................................................................... 258 Interfaccia a riga di comando (CLI) di AWS......................................................................... 258 AWSSDK for Python (Boto).............................................................................................. 258 SDK AWS per .NET........................................................................................................ 258 SDK AWS per C++......................................................................................................... 259 SDK AWS per Go........................................................................................................... 259 SDK AWS per Java......................................................................................................... 259 AWSSDK per JavaScript.................................................................................................. 259 AWSSDK per PHP V3..................................................................................................... 260 AWSSDK for Ruby V3..................................................................................................... 260 Etichette dati.................................................................................................................................. 261 Ground Truth.......................................................................................................................... 261 Ground Truth viene utilizzato per la prima volta?.................................................................. 262 Nozioni di base............................................................................................................... 262 Label e Immagini............................................................................................................ 267 Label Text.................................................................................................................... 287 Etichetta video e fotogrammi video.................................................................................... 297 Etichettatura cloud di punti 3D.......................................................................................... 333 Verificare e aggiustare le etichette..................................................................................... 398 Creazione di flussi di lavoro di etichettatura personalizzati..................................................... 406 Per creare un lavoro di etichettatura.................................................................................. 439 Utilizzare dati di input e output.......................................................................................... 473 Avanzata etichettatura dei dati.......................................................................................... 542 Sicurezza e autorizzazioni................................................................................................ 554 Monitoraggio dello stato del processo di etichettatura............................................................ 581 Dati sintetici Ground Truth........................................................................................................ 584 Nozioni di base su Amazon SageMaker Ground Truth Synthetic............................................. 585 Condividi dati dal tuo bucket Amazon S3............................................................................ 586 Portale del progetto......................................................................................................... 587 Batch di revisione........................................................................................................... 589 Accetta o rifiuta i batch.................................................................................................... 591 Creare e gestire le forze lavoro................................................................................................. 591 Utilizzare la forza lavoro di Amazon Mechanical Turk............................................................ 592 Gestione di forze lavoro di fornitori.................................................................................... 595 Utilizzo di una forza lavoro privata..................................................................................... 596 Riferimento per gli elementi Crowd HTML................................................................................... 618 SageMaker Elementi HTML Crowd.................................................................................... 619 Elementi HTML di AI Crowd aumentati............................................................................... 692 Preparazione e analisi dei set di dati................................................................................................. 700 Rileva distorsioni nei dati di pre-allenamento............................................................................... 700 Amazon SageMaker Chiarisci i termini di parzialità ed equità................................................. 700 v Amazon SageMaker Guida per gli sviluppatori Notebook di esempio....................................................................................................... 702 Misura i pregiudizi preformativi.......................................................................................... 702 Genera report per i pregiudizi nei dati di pre-allenamento in SageMaker Studio......................... 713 Prepara i dati con Data Wrangler.............................................................................................. 718 Inizia con Data Wrangler.................................................................................................. 720 Importa.......................................................................................................................... 731 Crea e usa un flusso di Data Wrangler............................................................................... 768 Ottieni informazioni dettagliate sulla qualità dei dati e dei dati................................................. 780 Addestra automaticamente i modelli sul flusso di dati............................................................ 792 Trasformazioni di formazione............................................................................................ 794 Analisi e visualizzazione................................................................................................... 835 Riutilizzo dei flussi di dati per set di dati diversi................................................................... 844 Esportazione.................................................................................................................. 851 Sicurezza e autorizzazioni................................................................................................ 867 Note di rilascio................................................................................................................ 876 Risoluzione dei problemi.................................................................................................. 880 Aumentare il limite di istanze di Amazon............................................................................. 882 Aggiornamento dei dati Wrangler....................................................................................... 723 Arresto dei dati di Wrangler.............................................................................................. 884 Prepara i dati su larga scala con Studio Notebooks...................................................................... 885 Preparazione dei dati tramite Amazon EMR........................................................................ 886 Preparazione dei dati utilizzando Glue sessioni interattive...................................................... 920 Dati di processo.............................................................................................................................. 925 Notebook di esempio............................................................................................................... 925 CloudWatch Registri e parametri............................................................................................... 926 Elaborazione dei dati con Apache Spark..................................................................................... 926 Esecuzione di un Job di elaborazione S............................................................................. 926 Elaborazione dei dati con scikit-learn......................................................................................... 927 Elaborazione dati con processori framework................................................................................ 928 Processore di framework Hugging Face.............................................................................. 928 Elaboratore di MXNet...................................................................................................... 929 PyTorch Elaboratore framework......................................................................................... 930 TensorFlow Elaboratore framework.................................................................................... 931 Elaboratore di framework XNet.......................................................................................... 932 Utilizzare il proprio codice di elaborazione................................................................................... 933 Eseguire script con un container di elaborazione.................................................................. 933 Costruisci il tuo container di elaborazione........................................................................... 934 Crea, archivia e condividi funzionalità................................................................................................. 940 Come funziona Feature Store................................................................................................... 941 Creazione di gruppi di funzionalità............................................................................................. 941 Trova, scopri e condividi funzionalità.......................................................................................... 941 Inferenza in tempo reale per le funzionalità archiviate nel negozio online  ......................................... 942 Negozio offline per la formazione sui modelli e l'inferenza Batch..................................................... 942 Acquisizione dei dati................................................................................................................ 942 Nozioni di base su Amazon SageMaker Feature Store.................................................................. 943 Nozioni di base su.......................................................................................................... 943 Creazione di Feature Group............................................................................................. 944 Aggiunta di policy richieste al tuo ruolo IAM....................................................................... 955 Usa Feature Store con Studio........................................................................................... 960 Origini dati e acquisizione........................................................................................................ 967 Ingestione di streaming.................................................................................................... 968 Data Wrangler con Feature Store...................................................................................... 968 Configurazione del connettore Spark Ingestion Batch............................................................ 970 Aggiungere funzionalità a un gruppo di funzionalità...................................................................... 973 Codice di esempio.......................................................................................................... 974 Trova le funzionalità nei tuoi gruppi di funzionalità........................................................................ 975 AggiuntaMetadati ricercabili per le funzionalità............................................................................. 979 vi Amazon SageMaker Guida per gli sviluppatori Codice di esempio.......................................................................................................... 981 Query Feature Store con Athena eAWS Glue.............................................................................. 983 Esempio di esempio di Athena.......................................................................................... 983 Accesso multi-account............................................................................................................. 984 Fase 1: Configurare il ruolo di accesso al negozio offline nell'account A................................... 985 Fase 2: Configurare un bucket S3 Offline Store nell'account B............................................... 986 Fase 3: Configurare una chiave di crittografia KMS Store offline nell'account A.......................... 986 Fase 4: Crea un gruppo di funzioni nell'account A................................................................ 988 Sicurezza e controllo degli accessi............................................................................................ 988 Utilizzo diAWS KMSAutorizzazioni per Amazon SageMaker Feature Store................................ 988 Autorizzazione dell'utilizzo di una chiave gestita dal cliente per il tuo negozio online................... 989 Utilizzo di concessioni per autorizzare Feature Store............................................................ 990 Monitoraggio dell'interazione Feature StoreAWS KMS........................................................... 991 Accesso ai dati nel tuo negozio online................................................................................ 991 Autorizzazione dell'utilizzo di una chiave gestita dal cliente per il tuo negozio offline................... 991 Quote, regole di denominazione e tipi di dati............................................................................... 991 Limiti e quote................................................................................................................. 991 Regole di denominazione................................................................................................. 992 Tipi di dati...................................................................................................................... 992 Formato dati del negozio offline di Amazon SageMaker Feature Store............................................. 992 Esempi di notebook Amazon SageMaker.................................................................................... 993 Notebook di esempio Feature Store................................................................................... 993 Training......................................................................................................................................... 995 Scelta di un algoritmo.............................................................................................................. 996 Scegli un'implementazione di un algoritmo.......................................................................... 996 Tipi di problemi per i paradigmi di base dell'apprendimento automatico.................................... 998 Uso degli algoritmi integrati di......................................................................................... 1000 Apprendimento per rinforzo............................................................................................. 2116 Esperimenti.......................................................................................................................... 2123 SageMaker Esperimenti:................................................................................................. 2124 Creare un esperimenti.................................................................................................... 2125 Visualizza e confronta esperimenti, prove e componenti di prova........................................... 2129 Tutorial sul monitoraggio e il confronto............................................................................. 2132 Cerca esperimenti con Studio.......................................................................................... 2138 Risorse per l'esperimento Clean...................................................................................... 2143 Cerca utilizzando la console e l'API.................................................................................. 2145 Debug e profilo..................................................................................................................... 2151 Funzionalità del debugger............................................................................................... 2151 Framework e algoritmi supportati..................................................................................... 2152 Architettura del debugger................................................................................................ 2154 Tutorial........................................................................................................................ 2156 Debug dei processi di formazione.................................................................................... 2166 Processi di formazione del profilo.................................................................................... 2199 Elenco delle regole incorporate........................................................................................ 2262 Crea regole personalizzate............................................................................................. 2309 Usa il debugger con contenitori di formazione personalizzati................................................ 2311 Configura il debugger utilizzando SageMaker API............................................................... 2315 Best practice per Debugger............................................................................................ 2326 Argomenti e riferimenti avanzati....................................................................................... 2329 Ottimizzazione automatica dei modelli...................................................................................... 2337 Come funziona l'ottimizzazione degli iperparametri.............................................................. 2338 Definizione dei parametri................................................................................................ 2340 Definire gli intervalli degli iperparametri............................................................................. 2341 Ottimizzazione di più algoritmi......................................................................................... 2342 Esempio: Processo di ottimizzazione degli iperparametri...................................................... 2348 Interrompere in anticipo i processi di training..................................................................... 2359 Eseguire un processo di ottimizzazione degli iperparametri con avvio a caldo.......................... 2360 vii Amazon SageMaker Guida per gli sviluppatori Limiti di risorse per l'ottimizzazione automatica dei modelli................................................... 2364 Best practice per l'ottimizzazione iperparametri.................................................................. 2367 Training distribuito................................................................................................................. 2368 Inizia con la formazione distribuita................................................................................... 2368 Concetti di training distribuito.......................................................................................... 2369 Concetti avanzati........................................................................................................... 2370 Strategie...................................................................................................................... 2371 Ottimizzazione della training distribuito.............................................................................. 2372 Scenari........................................................................................................................ 2373 Funzioni e librerie di formazione distribuita di SageMaker.................................................... 2376 Training dati parallelo..................................................................................................... 2377 Modello di formazione parallela....................................................................................... 2410 Esempi di notebook di formazione distribuiti SageMaker...................................................... 2478 Chiarisci il rilevamento delle distorsioni e la spiegabilità dei modelli............................................... 2481 Notebook di esempio..................................................................................................... 2481 Prerequisiti................................................................................................................... 2482 Chiarire i processi di elaborazione................................................................................... 2482 Nozioni di base su Chiarire i container.............................................................................. 2483 Configurazione di un Job di elaborazione Clarify................................................................ 2484 Configurazione dell'analisi............................................................................................... 2485 Esegui SageMaker Chiarire i processi di elaborazione......................................................... 2492 Rileva dati post-allenamento e distorsioni del modello......................................................... 2496 Spiegabilità del modello.................................................................................................. 2519 Risoluzione dei problemi dei processi............................................................................... 2528 Addestramento di cluster eterogenei......................................................................................... 2530 Come configurare un cluster eterogeneo........................................................................... 2531 Formazione distribuita con un cluster eterogeneo............................................................... 2534 Modifica lo script di formazione per assegnare gruppi di istanze............................................ 2537 Considerazioni.............................................................................................................. 2538 Warm pool........................................................................................................................... 2539 Come funziona.............................................................................................................. 2539 Limiti di risorse di warm pool........................................................................................... 2541 Utilizzo di SageMaker Warm pool.................................................................................... 2542 Considerazioni.............................................................................................................. 2545 Training incrementale............................................................................................................. 2545 Eseguire il training incrementale (console)......................................................................... 2546 Eseguire il training incrementale (API).............................................................................. 2548 Cartelle di archiviazione dei.................................................................................................... 2550 Panoramica.................................................................................................................. 2551 SageMaker Variabili di ambiente e percorsi predefiniti per le cartelle di archiviazione di............. 2553 Suggerimenti e considerazioni per la configurazione dei percorsi di archiviazione..................... 2555 Accesso ai dati di formazione.................................................................................................. 2555 SageMaker Modalità di input eAWSCloud Storage.............................................................. 2555 Scelta della modalità di immissione dati mediante SageMaker SDK Python............................. 2558 Configura il canale di input dei dati per usare Amazon FSx for Lustre.................................... 2559 Migliori pratiche per la scelta dell'origine dei dati e della modalità di input............................... 2561 Managed Spot Training.......................................................................................................... 2564 Utilizzo di Managed Spot Training.................................................................................... 2564 Ciclo di vita di Managed Spot Training.............................................................................. 2565 Utilizzo dei checkpoint............................................................................................................ 2565 Framework e algoritmi.................................................................................................... 2566 Abilita il checkpoint........................................................................................................ 2567 Sfoglia i file Checkpoint.................................................................................................. 2568 Riprendi l'allenamento da un checkpoint........................................................................... 2569 Considerazioni per il checkpoint....................................................................................... 2569 Utilizzo di file manifest aumentati............................................................................................. 2569 Formato del file manifest aumentato................................................................................. 2570 viii Amazon SageMaker Guida per gli sviluppatori Streaming dei dati dei file manifest aumentati.................................................................... 2570 Utilizzo di un file manifest aumentato (console).................................................................. 2571 Utilizzo di un file manifest aumentato (API)........................................................................ 2573 Monitora e analizza utilizzando CloudWatchParametri................................................................. 2573 Definizione dei parametri di training.................................................................................. 2574 Monitoraggio delle metriche relative al JobCloudWatch Console)........................................... 2577 Monitoraggio dei parametri del processo di training (console SageMaker)............................... 2577 Esempio: Visualizzazione di una curva di addestramento e convalida..................................... 2579 Implementa modelli per l'inferenza................................................................................................... 2581 Prerequisiti........................................................................................................................... 2581 Cosa desideri fare?............................................................................................................... 2581 Gestione delle distribuzioni del modello.................................................................................... 2582 Distribuzione del tuo codice di inferenza................................................................................... 2582 inferenza in tempo reale......................................................................................................... 2582 Opzioni di hosting.......................................................................................................... 2583 Scala automaticamente i modelli...................................................................................... 2629 I volumi di storage dell'istanza host.................................................................................. 2646 Aggiornamento sicuro dei modelli in produzione................................................................. 2647 Best practice................................................................................................................. 2655 Monitora i modelli per la qualità, la distorsione e la spiegabilità dei dati e dei modelli................. 2660 Chiarire la spiegabilità online........................................................................................... 2722 Richiama endpoint in tempo reale.................................................................................... 2739 Inferenza asincrona............................................................................................................... 2741 Come funziona.............................................................................................................. 2742 Come si inizia?............................................................................................................. 2742 Crea, richiama e aggiorna un endpoint asincrono............................................................... 2743 Monitora l'endpoint asincrono.......................................................................................... 2751 Controllo dei risultati della previsione................................................................................ 2754 Scalabilità automatica di un endpoint asincrono.................................................................. 2756 Trasformazione in batch......................................................................................................... 2758 Uso della trasformazione in batch per ottenere inferenze da set di dati di grandi dimensioni........ 2758 Velocizzazione di un processo di trasformazione in batch.................................................... 2760 Utilizzo della trasformazione in batch per testare varianti di produzione.................................. 2760 Errori di trasformazione in batch...................................................................................... 2760 Notebook di esempio..................................................................................................... 2760 Associare i risultati delle predizioni agli input..................................................................... 2761 Archiviazione in trasformazione in Batch........................................................................... 2766 Distribuzioni.......................................................................................................................... 2767 Come iniziare................................................................................................................ 2767 Configurazione e monitoraggio automatico del rollback........................................................ 2768 Distribuzioni blu/verdi..................................................................................................... 2770 Esclusioni..................................................................................................................... 2784 Procedure ottimali per l'ottimizzazione dei costi.......................................................................... 2784 Le best practice............................................................................................................ 2784 Modelli di catalogo con Model Registry..................................................................................... 2786 Creazione di un gruppo di modelli.................................................................................... 2788 Eliminazione di un gruppo di modelli................................................................................ 2791 Registrazione della versione............................................................................................ 2792 Gruppi e versioni di modelli............................................................................................. 2799 Visualizza i dettagli della versione del modello................................................................... 2801 Eliminazione di una versione del modello.......................................................................... 2804 Aggiorna lo stato di approvazione del modello................................................................... 2806 Modello di distribuzione.................................................................................................. 2809 Cronologia della implementazione.................................................................................... 2813 Domande frequenti sui modelli........................................................................................ 2816 Distribuire i modelli sul perimetro con SageMaker Gestione edge.................................................. 2818 Perché usare Edge Manager?......................................................................................... 2818 ix Amazon SageMaker Guida per gli sviluppatori Come funziona?............................................................................................................ 2818 Come si utilizzano SageMaker Gestione edge................................................................... 2819 Nozioni di base............................................................................................................. 2819 Configura dispositivi e flotte............................................................................................ 2834 Modello di Package....................................................................................................... 2840 L'agente Edge Manager................................................................................................. 2846 Gestione di modello....................................................................................................... 2860 Ottimizza le prestazioni del modello con Neo............................................................................. 2868 Che cos'è SageMaker Neo?............................................................................................ 2869 Come funziona.............................................................................................................. 2869 Notebook di esempio..................................................................................................... 2870 Compilazione di modelli.................................................................................................. 2871 Istanze cloud................................................................................................................ 2884 Dispositivi edge............................................................................................................. 2911 Risoluzione degli errori................................................................................................... 2930 Elastic Inference.................................................................................................................... 2936 Come funziona EI.......................................................................................................... 2937 Scegliere un tipo di acceleratore EI.................................................................................. 2938 Usa EI in un SageMaker Istanza del notebook................................................................... 2938 Utilizzare EI su un endpoint ospitato................................................................................ 2938 Framework che supportano EI......................................................................................... 2938 Utilizzo di EI con SageMaker Algoritmi integrati.................................................................. 2939 Notebook di esempio di EI.............................................................................................. 2939 Configurazione per l'utilizzo di EI..................................................................................... 2939 Collegare EI a un'istanza notebook.................................................................................. 2943 Endpoint con Elastic Inference........................................................................................ 2945 Le migliori pratiche per ridurre al minimo le interruzioni durante gli aggiornamenti dei driver della GPU. 2948 Versioni e famiglie di istanze supportate........................................................................... 2948 Risolvi i problemi del tuo modello di contenitore con funzionalità GPU.................................... 2949 Best practice per utilizzare le versioni dei driver non corrispondenti....................................... 2949 Domande frequenti sull'hosting delle inferenze........................................................................... 2950 Hosting generale........................................................................................................... 2950 Elastic Inference............................................................................................................ 2954 Inferenza serverless....................................................................................................... 2955 Trasformazione in batch................................................................................................. 2956 Inferenza asincrona....................................................................................................... 2956 Container Docker con SageMaker.................................................................................................... 2958 Scenari e linee guida............................................................................................................. 2958 Nozioni di base su container Docker........................................................................................ 2959 Usa precostruito SageMaker Immagini Docker........................................................................... 2959 Immagini di deep learning predefinite............................................................................... 2960 Immagini Scikit-Learn e Spark ML preconfigurate............................................................... 2960 Deep Graph.................................................................................................................. 2962 Estensione di un container precostruito............................................................................. 2965 Adattamento del proprio contenitore Docker per l'utilizzo con SageMaker....................................... 2973 Librerie di framework individuali....................................................................................... 2974 SageMaker Toolkit di formazione e inferenza..................................................................... 2974 Adattamento del proprio contenitore di formazione.............................................................. 2976 Adattamento del proprio contenitore di inferenza................................................................ 2986 Crea un contenitore con i tuoi algoritmi e modelli....................................................................... 2990 Utilizzo dei tuoi algoritmi di training.................................................................................. 2990 Utilizzo del tuo codice di inferenza................................................................................... 2997 Notebook di esempio............................................................................................................. 3006 Installazione.................................................................................................................. 3006 Modelli ospitanti formati in Scikit-learn.............................................................................. 3007 Package TensorFlow e modelli Scikit-Learn da utilizzare in SageMaker.................................. 3007 Addestra e implementa una rete neurale su SageMaker...................................................... 3007 x

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Amazon SageMaker PDF

414 Pages·2017·2.96 MB·Italian
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by Unknow| 2017| 414 pages| 2.96| Italian

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About Amazon SageMaker

puoi utilizzare i tuoi script TensorFlow o Apache MXNet per preparare i modelli. Per un esempio, .. all'hosting Amazon SageMaker e testare o convalidare i tuoi modelli. esercizi di hosting utilizzando diversi algoritmi e set di dati di training. Accesso Array Members: Minimum number of 0 items.

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Author:Unknown
Publication Year:2017
Pages:414
Language:Italian
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