简单体验使用Amazon SageMaker训练一个模型(保姆级教程)

云上探索实验室
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| 作者: CSDN 作者 美豆豆呀! | | | --- --- | ![1.png](https://dev-media.amazoncloud.cn/92330a54a20544c88c62ad75b2ce2e24_1.png "1.png") # 简单体验使用 Amazon SageMaker 训练一个模型(保姆级教程) > Amazon Web Services ( Amazon ) 是全球最全面、应用最广泛的云平台,从全球数据中心提供超过 200 项功能齐全的服务。从计算、存储和数据库等基础设施技术,到[机器学习](https://aws.amazon.com/cn/machine-learning/?trk=cndc-detail)、人工智能、数据湖和分析以及物联网等新兴技术,[Amazon SageMaker](https://aws.amazon.com/cn/sagemaker/?trk=cndc-detail) 提供的服务以及其中的功能比其他任何云服务提供商的都要多得多。这使得将现有应用程序迁移到云中并构建您可以想象的几乎任何东西都变得更快、更容易 # 简单体验使用 Amazon SageMaker 训练一个模型 ### 文章预览: * [简单体验使用 Amazon SageMaker 训练一个模型](https://devpress.csdn.net/aws-c/644646b477f0ca41cb316ead.html#Amazon_SageMaker\\_0?trk=cndc-detail) - * [ Amazon SageMaker 的介绍](https://devpress.csdn.net/aws-c/644646b477f0ca41cb316ead.html#Amazon_SageMaker\\_2?trk=cndc-detail) * [近期活动](https://devpress.csdn.net/aws-c/644646b477f0ca41cb316ead.html#\\_4?trk=cndc-detail) * [体验前准备](https://devpress.csdn.net/aws-c/644646b477f0ca41cb316ead.html#\\_7?trk=cndc-detail) * [注意:](https://devpress.csdn.net/aws-c/644646b477f0ca41cb316ead.html#\\_12?trk=cndc-detail) * [正文](https://devpress.csdn.net/aws-c/644646b477f0ca41cb316ead.html#\\_15?trk=cndc-detail) * * [第一步(进入主页)](https://devpress.csdn.net/aws-c/644646b477f0ca41cb316ead.html#\\_16?trk=cndc-detail) * [第二步(创建 notebook 实例)](https://devpress.csdn.net/aws-c/644646b477f0ca41cb316ead.html#notebook\\_26?trk=cndc-detail) * [第三步(训练模型)](https://devpress.csdn.net/aws-c/644646b477f0ca41cb316ead.html#\\_43?trk=cndc-detail) * [结语](https://devpress.csdn.net/aws-c/644646b477f0ca41cb316ead.html#\\_73?trk=cndc-detail) ## Amazon SageMaker的介绍 Amazon Web Services ( Amazon ) 是全球最全面、应用最广泛的云平台,从全球数据中心提供超过 200 项功能齐全的服务。从计算、存储和数据库等基础设施技术,到[机器学习](https://aws.amazon.com/cn/machine-learning/?trk=cndc-detail)、人工智能、数据湖和分析以及物联网等新兴技术,[Amazon SageMaker](https://aws.amazon.com/cn/sagemaker/?trk=cndc-detail) 提供的服务以及其中的功能比其他任何云服务提供商的都要多得多。这使得将现有应用程序迁移到云中并构建您可以想象的几乎任何东西都变得更快、更容易且更具成本效益。本文将从简单讲述如何简单的体验 [Amazon SageMaker](https://aws.amazon.com/cn/sagemaker/?trk=cndc-detail) 训练一个[机器学习](https://aws.amazon.com/cn/machine-learning/?trk=cndc-detail)模型。 ## [](https://devpress.csdn.net/aws-c/644646b477f0ca41cb316ead.html)近期活动 ![2.png](https://dev-media.amazoncloud.cn/22b8102800874f40bc0670a99c2e59fa_2.png "2.png") ## 体验前准备 1.尽量保证自己有充足的时间,本次实验大概需要15分钟\ 2.确保自己的网络稳定\ 3.放平心态,勿急勿躁\ 4.提前创建好账号(必须绑定银行卡,可以选择购买账号) ## [](https://devpress.csdn.net/aws-c/644646b477f0ca41cb316ead.html?)注意: 1.误多次申请以及创建笔记本实例,免费用户有限制,且会加重电脑负担。\ 2.不用笔记本实例要立即暂停,部分服务是收费的,作者因为乱开服务,成本消费超过 100 美元!! # [](https://devpress.csdn.net/aws-c/644646b477f0ca41cb316ead.html?)正文 ## [](https://devpress.csdn.net/aws-c/644646b477f0ca41cb316ead.html?)第一步(进入主页) 1.请通过以下链接登录至亚马逊云科技管理控制台:[ https://ap-northeast-1.console.aws.amazon.com/console/home?region=ap-northeast-1#](https://ap-northeast-1.console.aws.amazon.com/console/home?region=ap-northeast-1#\\&login=from_csdn?trk=cndc-detail)\ 主页: ![3.png](https://dev-media.amazoncloud.cn/fb6db940208449d881bc3031c2a47b09_3.png "3.png") 本次实验将在美国东部(弗吉尼亚北部)us-east-1 区域进行\ 2.点击服务——> [Amazon SageMaker](https://aws.amazon.com/cn/sagemaker/?trk=cndc-detail) ![4.png](https://dev-media.amazoncloud.cn/dfe72ff4503a4ae9b25aa9d9e80a4e0c_4.png "4.png") 3.找到笔记本,选择笔记本实例 ![5.png](https://dev-media.amazoncloud.cn/017ca9b428a44dfea7a74b57f9173581_5.png "5.png") 4.点击创建笔记本实例 ![6.png](https://dev-media.amazoncloud.cn/084ef128e0844500a8fa496061c81bdc_6.png "6.png") ## 第二步(创建notebook实例) Notebook 实例手册:[https://docs.aws.amazon.com/zh_cn/sagemaker/latest/dg/nbi.htm](https://docs.aws.amazon.com/zh_cn/sagemaker/latest/dg/nbi.html?login=from_csdn?trk=cndc-detail)\ 读者可根据手册进行创建,也可继续跟随作者一步一步走\ 1.创建的相关设置\ Sagemaker 的实例配置算是比较高的,想要免费体验版,类型选择t2.medium (只有这个实例是免费的),可能是配置比较高,所以,免费套餐的时间会相比于其他类型短,EC2 的免费套餐是 t2.micro ,每个月 750小时的体验时间,一年内可以一直开着。其余的版本收费不是很贵,主要与你是用的而时间有关系,所以切记不用一定要关闭或者删除 ![7.png](https://dev-media.amazoncloud.cn/faf28ab08d3b43ed932f98850f6ffc89_7.png "7.png") 2.创建IAM角色 ![8.png](https://dev-media.amazoncloud.cn/4ab103da2ab54f9a8c46fb2092db2a77_8.png "8.png") 默认即可 ![9.png](https://dev-media.amazoncloud.cn/56ea23161f544b0aade1b7b2c3cfcfb2_9.png "9.png") 3.最后点击创建即可 ![10.png](https://dev-media.amazoncloud.cn/64ebf713b7c3434ca9815e068646bac5_10.png "10.png") 4.等待五分钟(状态栏由 pending 转换为 inservice 即可) ps:Amazon 有很多免费的服务,常用的 EC2 ,S3 ,RDS 等都支持一年的限量免费服务, Sagemaker 也有免费体验的服务。Sagemaker 是 Amazon 的[机器学习](https://aws.amazon.com/cn/machine-learning/?trk=cndc-detail)训练平台,托管了 JupyterNotebook ,内置了许多常用的[机器学习](https://aws.amazon.com/cn/machine-learning/?trk=cndc-detail)算法。 ![11.png](https://dev-media.amazoncloud.cn/4f74ef23952d44e9b59ed1a08c63ca45_11.png "11.png") ## 第三步(训练模型) 1.设置内核(选择 conda_python3 )点击自动打开 jupyter ![12.png](https://dev-media.amazoncloud.cn/1dcb1bd6b93f4442a1ff6c2a5f6e8974_12.png "12.png") 2.数据下载 代码来源:[使用 Amazon SageMaker 构建机器学习应用](https://dev.amazoncloud.cn/column/article/63ff329f4891d26f36585a9c?login=from_csdn?trk=cndc-detail) ``` !wget -N https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/00222/bank-additional.zip !unzip -o bank-additional.zip ``` ![13.png](https://dev-media.amazoncloud.cn/be761fcb2a974acca006b3d28d872d1a_13.png "13.png") 注意:每复制一个代码块,粘贴之后直接运行,会自动跳出下一个代码框供你填写 ![14.png](https://dev-media.amazoncloud.cn/14b2333b143a4902bf5b00578a3d5c80_14.png "14.png") 3.切记勿急勿躁,有一些运行之后会有图形,每一个代码块等待运行完再执行下一块,没有使用代理 iip 或者国外 DNS 的运行可能会有点慢,不要着急 ![15.png](https://dev-media.amazoncloud.cn/ce7489931de04883a4d3e558dc7d33cb_15.png "15.png") 4.后续就不一一介绍了,请看手册[:使用 Amazon SageMaker 构建机器学习应用](https://dev.amazoncloud.cn/column/article/63ff329f4891d26f36585a9c?login=from_csdn) ![16.png](https://dev-media.amazoncloud.cn/1a260efe44c04bc6aa09c1e27daa3f0e_16.png "16.png") 5.查看训练(点击训练—>训练任务)\ 在这里你可以查看此次训练任务,并可以进一步的查看详情(任务启动时间,持续时间,超参,训练数据集,实例资源使用监控,模型输出位置等信息)。 ![17.png](https://dev-media.amazoncloud.cn/02989385cf3f487491af7859267106ab_17.png "17.png") 6.停止实例之后记得删除训练任务、删除笔记本等!\ 7.检查成本消费是否异常 ![18.png](https://dev-media.amazoncloud.cn/628f07ddb8ff4965a2fc196d0fdc665e_18.png "18.png") 8.这是作者血的教训!!! ![19.png](https://dev-media.amazoncloud.cn/d5670ef4e8b9439b85ffc7dff4125879_19.png "19.png") # 结语 本次实验在操作上并不是很难,对于大佬或者正在学习训练模型的读者们可以详细阅读手册内的代码,对于小白,主要熟悉 [Amazon SageMaker](https://aws.amazon.com/cn/sagemaker/?trk=cndc-detail) 的操作以及使用技巧, [Amazon SageMaker](https://aws.amazon.com/cn/sagemaker/?trk=cndc-detail) 还有其他很多功能,比如构建细粒度情感分析应用、基于 Stable Diffusion 模型快速搭建 AIGC 应用。\ 教学链接1:[基于 Amazon SageMaker 构建细粒度情感分析应用](https://dev.amazoncloud.cn/column/article/6309e3bcafd24c6ba216ff9e?login=from_csdn?trk=cndc-detail)\ 教学链接2:[基于 Stable Diffusion 模型,快速搭建你的第一个 AIGC 应用](https://catalog.us-east-1.prod.workshops.aws/workshops/3b86fa89-da3a-4e5f-8e77-b45fb11adf4a/zh-CN?login=from_csdn?trk=cndc-detail)\ 教学链接3:[亚马逊云科技【云上探索实验室】使用 Amazon SageMaker 构建机器学习应用、构建细粒度情感分析应用、基于 Stable Diffusion 模型,快速搭建你的第一个 AIGC 应用](https://blog.csdn.net/weixin\\_41466565/article/details/129782175?spm=1001.2014.3001.5501\\&login=from_csdn?trk=cndc-detail)\ 退款链接教学1:[https://www.vpsgo.com/aws-refund-tutorial.html](https://www.vpsgo.com/aws-refund-tutorial.html?login=from_csdn?trk=cndc-detail)\ 退款教程2: [https://www.xiaohongshu.com/explore/6318c30c0000000012008d77](https://www.xiaohongshu.com/explore/6318c30c0000000012008d77?login=from_csdn?trk=cndc-detail) 最后感谢亚马逊能提供这样的一个活动,以及 [ th0ma 博主](https://blog.csdn.net/weixin\\_41466565?type=blog\\&login=from_csdn?trk=cndc-detail) 的指导教学,让我们可以体验到新产品带来了的便捷,希望每位热爱学习的 uu 们 day day up!
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