使用 Amazon SageMaker JumpStart 更轻松地在组织内共享 ML 模型和笔记本

机器学习
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{"value":"Amazon SageMaker JumpStart 是一个机器学习 (ML) 中心,可以帮助您加快机器学习之旅。采用 SageMaker JumpStart 您可以访问内置算法,包括来自常用模型中心的预训练模型、帮助您执行文章摘要和图像生成等任务的预训练基础模型,以及用于解决常见用例的端到端解决方案。\n\n\n\n**现在,您就可以使用 SageMaker JumpStart 更便捷的向其他 Amazon 账户的用户共享 ML 构件,例如模型和笔记本。**\n\n##### **使用 SageMaker JumpStart 共享机器学习构件**\n\n\n\n机器学习是一个团队运动。您可能希望与团队中的其他数据科学家共享模型和笔记本,进行协作并提高工作效率。您还可能想与运营团队共享模型,将其投入生产。下面我们将为您介绍如何使用 SageMaker JumpStart 共享机器学习构件。\n\n\n\n在 SageMaker Studio 中,在左侧导航菜单中选择 Model(模型)。然后,选择 Shared models(共享模型) 和 Shared by my organization(我的组织共享)。现在,您可以发现和搜索在您的 Amazon 账户中共享 ML 构件的其他用户。请注意,您可以添加和共享使用 SageMaker 开发的机器学习构件以及在 SageMaker 之外开发的机器学习构件。\n\n![image.png](https://dev-media.amazoncloud.cn/20815c6be63743e6a97df6273e566477_image.png)\n\n要共享模型或笔记本,请选择 Add(添加)。对于模型,提供基本信息,例如标题、描述、数据类型、机器学习任务、框架和任何其他元数据。此信息可帮助其他用户找到适合其用例的正确模型。您还可以为模型启用训练和部署。用户只需点击几下就可以通过 SageMaker JumpStart 微调共享模型并部署模型。\n\n![image.png](https://dev-media.amazoncloud.cn/5a88d9f879ca43e88dcb0d1997389153_image.png)\n\n要启用模型训练,您可以选择现有的 SageMaker 训练作业,该作业将自动填充所有相关信息。此信息包括容器框架、训练脚本位置、模型构件位置、实例类型、默认训练和验证数据集以及目标列。您还可以通过选择预建的 SageMaker 深度学习容器或在 Amazon ECR 中选择自定义 Docker 容器来提供自定义模型训练信息。您还可以为模型训练指定默认超参数和指标。\n\n\n\n要启用模型部署,还需要定义要使用的容器镜像、推理脚本和模型构件位置以及默认实例类型。了解有关模型训练和模型部署选项的更多信息,请查看 SageMaker 开发者指南:\n\n[https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/gs.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/gs.html)\n\n\n\n共享笔记本的工作原理类似。您需要提供有关笔记本和笔记本文件的 Amazon S3 位置基本信息。\n\n![image.png](https://dev-media.amazoncloud.cn/b53d1317469346b0ba2e93dbd180fab7_image.png)\n\n共享您 Amazon 账户的用户现在可以浏览和选择共享模型来微调、部署端点或直接在 SageMaker JumpStart 中运行笔记本。\n\n\n\n在 SageMaker Studio 中,左侧导航菜单中选择 Quick start solutions(快速入门解决方案)然后选择解决方案、模型、示例笔记本访问所有共享的 ML 构件以及来自常用模型中心和端到端解决方案的预训练模型。\n\n##### **现已推出**\n\n\n\nAmazon SageMaker JumpStart 中新的机器学习构件共享功能现已在所有推出 Amazon SageMaker JumpStart 的亚马逊云科技区域上市。更多信息请访问如下链接。 \n\n\n- [Amazon SageMaker JumpStart](https://aws.amazon.com/cn/sagemaker/jumpstart/?sagemaker-data-wrangler-whats-new.sort-by=item.additionalFields.postDateTime&sagemaker-data-wrangler-whats-new.sort-order=desc)\n- [SageMaker JumpStart 文档](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/jumpstart-content-sharing.html)\n- [立即开始用 Amazon SageMaker JumpStart 共享模型和笔记本!](https://signin.aws.amazon.com/signin?redirect_uri=https%3A%2F%2Fconsole.aws.amazon.com%2Fsagemaker%2Fhome%3Fstate%3DhashArgs%2523%26isauthcode%3Dtrue&client_id=arn%3Aaws%3Aiam%3A%3A015428540659%3Auser%2Fsagemaker&forceMobileApp=0&code_challenge=hy7rPOUb_dkKmsXGq8DKdeFsQ0n4Jt3DgmccyQrJFlY&code_challenge_method=SHA-256)","render":"<p>Amazon SageMaker JumpStart 是一个机器学习 (ML) 中心,可以帮助您加快机器学习之旅。采用 SageMaker JumpStart 您可以访问内置算法,包括来自常用模型中心的预训练模型、帮助您执行文章摘要和图像生成等任务的预训练基础模型,以及用于解决常见用例的端到端解决方案。</p>\n<p><strong>现在,您就可以使用 SageMaker JumpStart 更便捷的向其他 Amazon 账户的用户共享 ML 构件,例如模型和笔记本。</strong></p>\n<h5><a id=\"_SageMaker_JumpStart__6\"></a><strong>使用 SageMaker JumpStart 共享机器学习构件</strong></h5>\n<p>机器学习是一个团队运动。您可能希望与团队中的其他数据科学家共享模型和笔记本,进行协作并提高工作效率。您还可能想与运营团队共享模型,将其投入生产。下面我们将为您介绍如何使用 SageMaker JumpStart 共享机器学习构件。</p>\n<p>在 SageMaker Studio 中,在左侧导航菜单中选择 Model(模型)。然后,选择 Shared models(共享模型) 和 Shared by my organization(我的组织共享)。现在,您可以发现和搜索在您的 Amazon 账户中共享 ML 构件的其他用户。请注意,您可以添加和共享使用 SageMaker 开发的机器学习构件以及在 SageMaker 之外开发的机器学习构件。</p>\n<p><img src=\"https://dev-media.amazoncloud.cn/20815c6be63743e6a97df6273e566477_image.png\" alt=\"image.png\" /></p>\n<p>要共享模型或笔记本,请选择 Add(添加)。对于模型,提供基本信息,例如标题、描述、数据类型、机器学习任务、框架和任何其他元数据。此信息可帮助其他用户找到适合其用例的正确模型。您还可以为模型启用训练和部署。用户只需点击几下就可以通过 SageMaker JumpStart 微调共享模型并部署模型。</p>\n<p><img src=\"https://dev-media.amazoncloud.cn/5a88d9f879ca43e88dcb0d1997389153_image.png\" alt=\"image.png\" /></p>\n<p>要启用模型训练,您可以选择现有的 SageMaker 训练作业,该作业将自动填充所有相关信息。此信息包括容器框架、训练脚本位置、模型构件位置、实例类型、默认训练和验证数据集以及目标列。您还可以通过选择预建的 SageMaker 深度学习容器或在 Amazon ECR 中选择自定义 Docker 容器来提供自定义模型训练信息。您还可以为模型训练指定默认超参数和指标。</p>\n<p>要启用模型部署,还需要定义要使用的容器镜像、推理脚本和模型构件位置以及默认实例类型。了解有关模型训练和模型部署选项的更多信息,请查看 SageMaker 开发者指南:</p>\n<p><a href=\"https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/gs.html\" target=\"_blank\">https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/gs.html</a></p>\n<p>共享笔记本的工作原理类似。您需要提供有关笔记本和笔记本文件的 Amazon S3 位置基本信息。</p>\n<p><img src=\"https://dev-media.amazoncloud.cn/b53d1317469346b0ba2e93dbd180fab7_image.png\" alt=\"image.png\" /></p>\n<p>共享您 Amazon 账户的用户现在可以浏览和选择共享模型来微调、部署端点或直接在 SageMaker JumpStart 中运行笔记本。</p>\n<p>在 SageMaker Studio 中,左侧导航菜单中选择 Quick start solutions(快速入门解决方案)然后选择解决方案、模型、示例笔记本访问所有共享的 ML 构件以及来自常用模型中心和端到端解决方案的预训练模型。</p>\n<h5><a id=\"_42\"></a><strong>现已推出</strong></h5>\n<p>Amazon SageMaker JumpStart 中新的机器学习构件共享功能现已在所有推出 Amazon SageMaker JumpStart 的亚马逊云科技区域上市。更多信息请访问如下链接。</p>\n<ul>\n<li><a 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