تنظيم تطوير التعلم الآلي باستخدام المساحات المشتركة في SageMaker Studio للتعاون في الوقت الفعلي

أمازون ساجميكر ستوديو هي أول بيئة تطوير متكاملة (IDE) للتعلم الآلي (ML). يوفر واجهة مرئية واحدة قائمة على الويب حيث يمكنك تنفيذ جميع خطوات تطوير ML ، بما في ذلك إعداد البيانات وبناء النماذج والتدريب ونشرها.

داخل مجال Amazon SageMaker، يمكن للمستخدمين توفير تطبيق Amazon SageMaker Studio IDE الشخصي ، والذي يقوم بتشغيل JupyterServer مجانًا مع عمليات تكامل مضمنة لفحص Amazon تجارب SageMaker، منسق خطوط أنابيب Amazon SageMaker، وأكثر بكثير. يدفع المستخدمون فقط مقابل الحوسبة المرنة على نواة الكمبيوتر الدفتري الخاصة بهم. تقوم هذه التطبيقات الشخصية تلقائيًا بتثبيت خصوصية المستخدم المعني نظام ملفات أمازون المرن (Amazon EFS) الدليل الرئيسي حتى يتمكنوا من الاحتفاظ بالشفرات والبيانات والملفات الأخرى معزولة عن المستخدمين الآخرين. استوديو Amazon SageMaker يدعم بالفعل مشاركة أجهزة الكمبيوتر المحمولة بين التطبيقات الخاصة، ولكن يمكن للآلية غير المتزامنة إبطاء عملية التكرار.

الان مع مساحات مشتركة في Amazon SageMaker Studio، يمكن للمستخدمين تنظيم مساعي ومبادرات ML التعاونية عن طريق إنشاء تطبيق IDE مشترك يستخدمه المستخدمون مع ملف تعريف مستخدم Amazon SageMaker الخاص بهم. يمكن لعمال البيانات الذين يتعاونون في مساحة مشتركة الوصول إلى بيئة Amazon SageMaker Studio حيث يمكنهم الوصول إلى دفاتر ملاحظاتهم وقراءتها وتحريرها ومشاركتها في الوقت الفعلي ، مما يمنحهم أسرع طريق لبدء التكرار مع أقرانهم بشأن أفكار جديدة. يمكن للعاملين في مجال البيانات التعاون على نفس الكمبيوتر الدفتري بشكل متزامن باستخدام إمكانات التعاون في الوقت الفعلي. يشير دفتر الملاحظات إلى كل مستخدم يشارك في التحرير بمؤشر مختلف يعرض اسم ملف تعريف المستخدم الخاص به.

تقوم المساحات المشتركة في SageMaker Studio بوضع علامات على الموارد تلقائيًا ، مثل وظائف التدريب ، ووظائف المعالجة ، والتجارب ، وخطوط الأنابيب ، وإدخالات التسجيل النموذجية التي تم إنشاؤها داخل نطاق مساحة العمل مع كل منها sagemaker:space-arn. تقوم المساحة بتصفية تلك الموارد داخل واجهة مستخدم Amazon SageMaker Studio (UI) بحيث يتم تقديم تجارب SageMaker فقط للمستخدمين وخطوط الأنابيب والموارد الأخرى ذات الصلة بمحاولات تعلم الآلة الخاصة بهم.

حل نظرة عامة

نظرًا لأن المساحات المشتركة تحدد الموارد تلقائيًا ، يمكن للمسؤولين بسهولة مراقبة التكاليف المرتبطة بمسعى ML وتخطيط الميزانيات باستخدام أدوات مثل ميزانيات AWS و مستكشف تكلفة AWS. بصفتك مشرفًا ، ستحتاج فقط إلى إرفاق ملف علامة تخصيص التكلفة For sagemaker:space-arn.

بمجرد اكتمال ذلك ، يمكنك استخدام AWS Cost Explorer لتحديد مقدار تكلفة مشروعات ML الفردية لمؤسستك.

ابدأ بالمساحات المشتركة في Amazon SageMaker Studio

في هذا القسم ، سنقوم بتحليل سير العمل النموذجي لإنشاء واستخدام المساحات المشتركة في Amazon SageMaker Studio.

أنشئ مساحة مشتركة في Amazon SageMaker Studio

يمكنك استخدام Amazon SageMaker Console أو ملف واجهة سطر الأوامر AWS (AWS CLI) لإضافة دعم للمساحات إلى مجال موجود. للحصول على أحدث المعلومات ، يرجى التحقق خلق مساحة مشتركة. تعمل المساحات المشتركة فقط مع صورة JupyterLab 3 SageMaker Studio ولمجالات SageMaker باستخدام مصادقة AWS Identity and Access Management (AWS IAM).

إنشاء وحدة التحكم

لإنشاء مساحة داخل نطاق Amazon SageMaker المعين ، ستحتاج أولاً إلى تعيين دور تنفيذ افتراضي مخصص للفضاء. من تفاصيل المجال الصفحة ، حدد ملف إعدادات المجال وحدد علامة التبويب تعديل. بعد ذلك ، يمكنك تعيين دور تنفيذ افتراضي للمساحة ، والذي يجب إكماله مرة واحدة فقط لكل مجال ، كما هو موضح في الرسم التخطيطي التالي:

بعد ذلك ، يمكنك الذهاب إلى إدارة الفضاء علامة التبويب داخل المجال الخاص بك وحدد ملف إنشاء الزر ، كما هو موضح في الرسم البياني التالي:

إنشاء AWS CLI

يمكنك أيضًا تعيين دور افتراضي لتنفيذ مساحة المجال من AWS CLI. من أجل تحديد ARN لصورة JupyterLab3 لمنطقتك ، تحقق تعيين نسخة افتراضية من JupyterLab.

aws --region  
sagemaker update-domain 
--domain-id  
--default-space-settings "ExecutionRole="

بمجرد اكتمال ذلك لنطاقك ، يمكنك إنشاء مساحة مشتركة من CLI.

aws --region  
sagemaker create-space 
--domain-id  
--space-name  

قم بتشغيل مساحة مشتركة في Amazon SageMaker Studio

يمكن للمستخدمين تشغيل مساحة مشتركة عن طريق تحديد ملف إطلاق بجوار ملف تعريف المستخدم الخاص بهم داخل وحدة تحكم AWS لمجال Amazon SageMaker الخاص بهم.

بعد الاختيار المساحات ضمن القسم التعاوني ، ثم حدد المساحة المطلوب إطلاقها:

بدلاً من ذلك ، يمكن للمستخدمين إنشاء عنوان URL موقّع مسبقًا لتشغيل مساحة من خلال AWS CLI:

aws sagemaker create-presigned-domain-url 
--region  
--domain-id  
--space-name  
--user-profile-name  

التعاون في الوقت الحقيقي

بمجرد تحميل IDE للمساحة المشتركة Amazon SageMaker Studio ، يمكن للمستخدمين تحديد ملف المتعاونين علامة التبويب على اللوحة اليمنى لمعرفة المستخدمين الذين يعملون بنشاط في مساحتك وعلى أي كمبيوتر محمول. إذا كان هناك أكثر من شخص يعمل على نفس دفتر الملاحظات ، فسترى مؤشرًا باسم ملف تعريف المستخدم الآخر حيث يقومون بالتحرير:

في لقطة الشاشة التالية ، يمكنك رؤية تجارب المستخدم المختلفة لشخص يقوم بتحرير نفس دفتر الملاحظات وعرضه:

وفي الختام

في هذا المنشور ، أوضحنا لك كيف تضيف المساحات المشتركة في SageMaker Studio تجربة IDE تعاونية في الوقت الفعلي إلى Amazon SageMaker Studio. يساعد وضع العلامات الآلي المستخدمين على تحديد نطاق مواردهم من Amazon SageMaker وتصفيتها ، والتي تشمل: التجارب وخطوط الأنابيب وإدخالات التسجيل النموذجية لزيادة إنتاجية المستخدم. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن للمسؤولين استخدام هذه العلامات المطبقة لمراقبة التكاليف المرتبطة بمساحة معينة وتعيين الميزانيات المناسبة باستخدام AWS Cost Explorer وميزانيات AWS.

قم بتسريع تعاون فريقك اليوم من خلال إعداد مساحات مشتركة في Amazon SageMaker Studio لجهودك الخاصة في التعلم الآلي!

عن المؤلفين

شون مورغان هو مهندس حلول AI / ML في AWS. لديه خبرة في مجالات البحث الأكاديمي وأشباه الموصلات ، ويستخدم خبرته لمساعدة العملاء على تحقيق أهدافهم على AWS. في أوقات فراغه ، يعد Sean مساهمًا / مشرفًا نشطًا مفتوح المصدر وقائد مجموعة الاهتمامات الخاصة لـ TensorFlow Add-ons.

هان تشانغ هو مهندس برمجيات أول في Amazon Web Services. وهي جزء من فريق إطلاق Amazon SageMaker Notebooks و Amazon SageMaker Studio ، وقد ركزت على بناء بيئات التعلم الآلي الآمنة للعملاء. في أوقات فراغها ، تستمتع برياضة المشي لمسافات طويلة والتزلج في شمال غرب المحيط الهادئ.

Arkaprava دي هو مهندس برمجيات أول في AWS. لقد عمل في أمازون لأكثر من 7 سنوات ويعمل حاليًا على تحسين تجربة Amazon SageMaker Studio IDE. يمكنك أن تجده على لينكدين:.

كونال جها هو مدير أول للمنتجات في AWS. إنه يركز على بناء Amazon SageMaker Studio باعتباره IDE المفضل لجميع خطوات تطوير ML. في أوقات فراغه ، يستمتع كونال بالتزلج واستكشاف شمال غرب المحيط الهادئ. يمكنك أن تجده على لينكدين:.