Машинное обучение в облаке? Звучит интересно ? Поверьте мне, это так.
В этом блоге я научу вас создавать модели машинного обучения на AWS с помощью Amazon SageMaker.
Но ждать. Что это такое ???
По словам Амазонки,
Amazon SageMaker — это полностью управляемый сервис, который предоставляет каждому разработчику и исследователю данных возможность быстро создавать, обучать и развертывать модели машинного обучения (ML).
Проще говоря, это подарок всем специалистам по данным и инженерам машинного обучения, которые вручную создают, обучают и развертывают модели машинного обучения. Каждый раз.
Зачем нам это нужно ?
Как я уже говорил, после концептуализации модели машинного обучения весь процесс ее реализации становится очень утомительным и трудоемким.
Специалисты по данным и инженеры по машинному обучению должны поддерживать огромные объемы данных для обучения моделей, затем выбирать лучший алгоритм, и если этого недостаточно, они также должны обучать все это с частью данных. Чтобы еще больше усложнить и без того болезненный процесс, они также должны развернуть модель в производстве.
Именно здесь на помощь приходит Amazon SageMaker.
SageMaker снижает сложность всего этого процесса, упрощая создание и развертывание моделей машинного обучения.
Но как? Означает ли это, что мы делаем плохие модели машинного обучения?
Итак, Data Scientist / ML Engineer выбирает алгоритм так же, как и раньше, он также может выбрать правильные фреймворки для задачи, которую он / она пытается выполнить.
SageMaker позаботится обо всем остальном. Он будет управлять базовой инфраструктурой, обучать модель, а также развертывать ее.
Короче говоря, все, что нам нужно сделать инженеру машинного обучения или специалисту по данным, — это выбрать правильный алгоритм и предоставить SageMaker подходящие платформы. Отдых — это магия SageMaker.
Надеюсь, теперь вы получили общее представление о том, что такое SageMaker. Давайте углубимся в это.
Во-первых, вам понадобится учетная запись AWS.
У вас его нет, установите его бесплатно.
Перейдите на [Страница регистрации AWS] и создайте себе учетную запись. Помните, вам не нужно ничего платить заранее.
Убедитесь, что вы настроили уровень бесплатного пользования AWS, как показано на рисунке ниже.
Вы спросите, что такое уровень бесплатного пользования AWS?
Уровень бесплатного пользования AWS предоставляет клиентам возможность изучать и тестировать сервисы AWS бесплатно в пределах установленных ограничений для каждого сервиса. Уровень бесплатного пользования включает три различных типа предложений: 12-месячный уровень бесплатного пользования, предложение Always Free и краткосрочные пробные версии.
Если да, поздравляем, вы выполнили первый шаг, если нет, посмотрите [это видео].
Теперь мы готовы настроить Amazon SageMaker.
Давайте поздороваемся с SageMaker
Откройте консоль управления AWS и в разделе «Сервис» выберите Amazon Sagemaker.
Давайте создадим блокнот Amazon SageMaker.
После входа выберите предпочитаемый регион.
Слева выберите Экземпляры NoteBook, а затем выберите Создать экземпляр Notebook.
Теперь дайте экземпляру NoteBook имя. Назовите это как-нибудь подходящим.
Все блокноты работают на одном экземпляре. Вы можете выбрать тип экземпляра в зависимости от ваших требований машинного обучения.
Для этого примера выберите среду мл.м2.
Раздел «Разрешения и шифрование»: Роль AM -> Создать новую роль -> Любая корзина S3 -> выбрать Создать роль.
Оставьте остальные настройки по умолчанию. Не меняйте, если не знаете, что делаете.
Теперь выберите «Создать экземпляр блокнота». Это занимает немного времени. Перейдите к следующим шагам, когда шаги изменятся на InService.
Давайте инициализируем блокнот Jupyter.
То, что вы можете делать на Юпитере, может привести вас на Сатурн.
Откройте Юпитер.
Теперь вам нужен язык. В Jupyter выберите NEW и выберите conda_python3 на правой панели.
Теперь у вас есть готовый блокнот. Вперед, продолжать. Делайте что хотите в блокноте. SageMaker заботится обо всей базовой инфраструктуре.
Хотите поговорить? | ЛинкедИн | Твиттер | Гитхаб | Почта |
Большое спасибо, если вы дочитали до сюда. Я продолжу писать, если вы продолжите читать.
