See postitus tutvustab ja võrdleb Pythoni pakettide ja virtuaalkeskkondade haldamise võimalusi ja soovituslikke tavasid Amazon SageMaker Studio märkmikud. Avalikkus GitHub repo pakub praktilisi näiteid iga esitatud lähenemisviisi kohta.
Amazon SageMaker Studio on veebipõhine integreeritud arenduskeskkond (IDE) masinõppeks (ML), mis võimaldab teil luua, koolitada, siluda, juurutada ja jälgida oma ML-mudeleid. Studio pakub kõiki tööriistu, mida vajate mudelite viimiseks andmete ettevalmistamisest katsetamiseni kuni tootmiseni, suurendades samal ajal tootlikkust.
Stuudiomärkmikud on Jupyteri ühismärkmikud, mida saate kiiresti käivitada, kuna te ei pea eelnevalt seadistama arvutusjuhtumeid ja failide salvestusruumi. Kui avate Studios märkmiku, palutakse teil seadistada oma keskkond, valides SageMakeri kujutise, kerneli, eksemplari tüübi ja valikuliselt elutsükli konfiguratsiooniskripti, mis töötab pildi käivitamisel.
Lisateavet Studio sülearvuti kontseptsioonide ja muude arhitektuuriaspektide kohta leiate aadressilt Sukelduge sügavale Amazon SageMaker Studio sülearvutite arhitektuuri.
Studio sülearvutid on loodud selleks, et toetada teid ML-i arendamise kõigis etappides, näiteks ML-i töövoo ideede loomisel, katsetamisel ja kasutuselevõtul. Stuudio kaasas on eelehitatud pildid mis sisaldavad uusimaid Amazon SageMaker Python SDK ja olenevalt pilditüübist ka muid spetsiifilisi pakette ja ressursse, nagu Sparki, MXNeti või PyTorchi raamistiku teegid ning nende nõutavad sõltuvused. Iga pilt võib majutada ühte või mitut tuumad, mis võivad olla arendamiseks erinevad virtuaalsed keskkonnad.
Oma arendusprotsessi ja -faaside jaoks parima sobivuse tagamiseks, juurdepääsu konkreetsetele või uusimatele ML-raamistikele või andmetele juurdepääsu ja halduse nõuete täitmiseks saate kohandada eelehitatud sülearvuti keskkondi või luua uusi keskkondi oma piltide ja tuumade abil.
See postitus käsitleb järgmisi lähenemisviise Studio keskkondade kohandamiseks pakettide haldamise ja Pythoni virtuaalkeskkondade loomisega Studio sülearvutites.
- Kasutage kohandatud Studio KernelGateway rakenduse pilti
- Kasutage Studio sülearvuti elutsükli konfiguratsioone
- Kasutage stuudiot Amazon elastne failisüsteem (Amazon EFS) maht Conda keskkondades püsimiseks
- Kasutama
pip install
Studio KernelGateway rakenduste ja sülearvutite tuumad
Studio sülearvutite arhitektuuri üks peamisi erinevusi võrreldes SageMakeri märkmiku eksemplarid on see, et Studio sülearvuti tuumad töötavad Dockeri konteineris, mida nimetatakse a SageMakeri pildikonteiner, mitte otse hostitud Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) eksemplarid, mis on nii SageMakeri sülearvuti eksemplaride puhul.
Järgmine diagramm näitab seoseid KernelGateway, sülearvuti tuumade ja SageMakeri piltide vahel. (Lisateavet vt Kasutage Amazon SageMaker Studio sülearvutit.)
Selle erinevuse tõttu on teie loomisel ja haldamisel teatud eripärad virtuaalsed keskkonnad Studio sülearvutites, näiteks Conda keskkondade kasutamine või ML-i arenduskeskkondade püsimine kerneli taaskäivituste vahel.
Järgmistes jaotistes selgitatakse üksikasjalikult kõiki nelja keskkonna kohandamise lähenemisviisi, tuuakse praktilisi näiteid ja soovitatakse iga valiku kasutusjuhtumeid.
Eeldused
Näidetega alustamiseks ja kohandamisviiside iseseisvaks proovimiseks on teil vaja aktiivset SageMakeri domeeni ja domeenis vähemalt ühte kasutajaprofiili. Kui teil pole domeeni, vaadake juhiseid jaotises Sisseehitatud Amazon SageMakeri domeeniga.
Studio KernelGateway kohandatud rakenduse pildid
Studio KernelGateway rakenduse pilt on Dockeri konteiner, mis tuvastab tuumad, keelepaketid ja muud sõltuvused, mis on vajalikud Jupyteri sülearvuti käitamiseks Studios. Nende piltide abil saate luua keskkondi, milles seejärel Jupyteri märkmikke käitate. Stuudio pakub palju sisseehitatud pildid teile kasutamiseks.
Kui vajate erinevaid funktsioone, konkreetseid raamistikke või teegipakette, saate Studiosse tuua oma kohandatud pildid (BYOI).
Saate luua rakenduse pilte ja piltide versioone, lisada oma domeenile pildiversioone ja teha rakenduse kõigile domeeni kasutajatele või konkreetsetele kasutajaprofiilidele kättesaadavaks. Rakenduste pilte saate hallata SageMakeri konsooli kaudu AWS SDK Pythoni jaoks (Boto3) ja AWS-i käsurea liides (AWS CLI). Kohandatud pilt tuleb salvestada Amazoni elastsete konteinerite register (Amazon ECR) hoidla.
Selle lähenemisviisi peamised eelised on kõrgetasemeline versioonikontroll ja ML-i käituskeskkonna reprodutseeritavus ning teegipakettide kohene kättesaadavus, kuna need on pilti installitud. Rakenduse kohandatud kujutiste loomiseks saate rakendada põhjalikke teste, juhtimist, turvapiirdeid ja CI/CD automatiseerimist. Arenduskeskkondade hetketõmmised hõlbustavad ja tugevdavad teie organisatsiooni kaitsepiirdeid ja turvatavasid.
Pakutud märkmik rakendab Conda-põhiste keskkondade jaoks rakenduse kujutise loomise protsessi. Märkmik demonstreerib, kuidas saate luua mitmes keskkonnas pilte, et rakenduse kasutajatel oleks valik tuumasid, millel nad saavad oma märkmikke käitada.
Seadistage kohandatud rakenduse pilt
Peate seda märkmikku käivitama SageMakeri märkmiku eksemplarina, et lubada Dockeri kohalikku kasutamist ja käivitada sülearvutis Dockeri käske. Alternatiivina märkmiku eksemplaride või kestaskriptide kasutamisele saate kasutada Studio Image Build CLI et töötada stuudios Dockeriga. Studio Image Build CLI võimaldab teil luua SageMakeriga ühilduvaid Dockeri pilte otse oma Studio keskkondadest, kasutades AWS CodeBuild.
Kui teil pole SageMakeri märkmiku eksemplari, järgige juhiseid Looge Amazon SageMakeri sülearvuti eksemplar alustada.
Samuti peate tagama, et sülearvuti eksemplari jaoks kasutataval täitmisrollil on Amazon ECR ja SageMaker domeenitoimingute jaoks vajalikud õigused.
Kahe tuumaga kohandatud pildi loomiseks, millest igaühel on oma Conda virtuaalne keskkond, rakendab sülearvuti järgmisi samme.
- Määratlege Conda keskkonnad. Conda keskkonnas peab olema installitud Jupyteri tuumapakett, näiteks
ipykernel
Pythoni tuuma jaoks. - Dockeri faili määratlemine. Kaaluge kohandatud SageMakeri pilti spetsifikatsioonid oma pildi loomisel.
- Looge Studioga ühilduv Dockeri pilt ja lükake pilt ECR-i hoidlasse.
- Loo SageMakeri pilt Dockeri kujutisega ECR-i hoidlast ja looge pildi esialgne versioon. Iga kord, kui värskendate pilti Amazon ECR-is, tuleb luua uus pildiversioon.
- Selle pildi kasutamiseks värskendage olemasolevat SageMakeri domeeni. Selle toimingu jaoks vajab täitmisroll
UpdateDomain
luba. Pilt on kohe saadaval kõikidele domeeni kasutajaprofiilidele. Kui soovite muuta pildi kättesaadavaks ainult konkreetse kasutajaprofiili jaoks, saate kasutadaUpdateUserProfile
API-kõne asemelUpdateDomain
. - Algatama kohandatud pilt Studios. Käivitage uus märkmik ja valige pildivaliku rippmenüüst uus pilt.
Studio tuvastab teie pildil olevad Conda keskkonnad automaatselt kerneli valiku rippmenüüs vastavate tuumadena. Seadistage sülearvuti keskkond vidin.
Vaadake neid näidismärkmikud Rohkem näiteid ja kasutusjuhtumeid kohandatud rakenduse kujutise rakendamisel.
Koristage
Tasude vältimiseks peate peatama aktiivsed SageMakeri märkmiku eksemplarid. Juhiste saamiseks vaadake Koristage.
Rakendage automaatset piltide loomise protsessi
Nagu juba mainitud, saate kasutada Studio Image Build CLI Rakenduse piltide loomise ja juurutamise automatiseeritud CI/CD protsessi rakendamine CodeBuildiga ja sm-dockeri CLI. See võtab kokku teie Dockeri ehituskeskkondade seadistuse, seadistades automaatselt Dockeri piltide loomiseks vajalikud aluseks olevad teenused ja töövoo.
Soovitatavad kasutusjuhised
Rakenduse kohandatud kujutise lähenemisviis sobib hästi järgmiste stsenaariumide jaoks, kui kasutate Studio sülearvuti keskkonda.
- Stabiilsed ja kontrollitud keskkonnad tootmiseks või tundlikuks arenduskasutuseks
- Interneti-juurdepääsuta keskkonnad, kus soovite pildile eelpakendada kõik vajalikud ressursid ja teegid
- Kõrge keskkonna taaskasutuse suhe ja madal muutuste määr keskkondades
- Laiaulatuslikud andmeteaduse operatsioonid, kümned või sajad arendajad või meeskonnad, kes vajavad juurdepääsu standardiseeritud kohandatud keskkondadele
- Kasutage teeke, mida ei saa SageMakeri esimese osapoole piltidel konfigureerida
- Nõuded kohandatud piltide kasutamiseks erineva OS-i või erineva programmeerimiskeele jaoks
- Tsentraliseeritud juhtimis- ja keskkonnaarendus automatiseeritud CI/CD torujuhtmete abil
Selle lähenemisviisi piirangud
See lähenemisviis nõuab mitmeastmelist kujutise loomise protsessi, sealhulgas teste, mis võivad väiksemate või väga dünaamiliste keskkondade jaoks olla üle jõu käivad. Lisaks võtke arvesse järgmisi lähenemisviisi piiranguid:
- Uute pakettide lisamiseks või pildi uute versioonide loomiseks on vaja eelnevalt pingutada. Leevendusena saate kohandada olemasolevat kohandatud pilti pipi abil, isegi kui see pole püsiv.
- Uue kohandatud pildi lisamiseks või domeenile uue versiooni lisamiseks on vaja
UpdateDomain
luba, mida tavaliselt kasutajaprofiili täitmisrolliga ei seostata. Soovitame selle toimingu tegemiseks kasutada spetsiaalse täitmisrolliga automatiseeritud konveier või anda domeeni värskendamise luba spetsiaalsele administraatorikasutajale või -rollile. - Piltide loomiseks on vaja palju käsitsi tööd teha. Kui toodate ja värskendate kohandatud pilte sageli, soovitame rakendada automatiseeritud konveieri.
- Kui kasutate Conda keskkondi, võib Dockeri keskkonnas sellega probleeme tekkida. Näiteks vaadake Conda keskkonna aktiveerimine teie Dockerfile'is. Kõik Conda käsud ei pruugi sülearvuti virtuaalkeskkonnas töötada. Kuid see Studio kohandamisviis ei piirdu ainult Conda-põhiste keskkondadega.
- Sülearvutis ei saa käsitsi Conda keskkondade vahel vahetada; peate vahetama tuumasid sülearvuti keskkonna häälestusvidinas.
Samuti arvestage, et vaikimisi on olemas kvoodid 30 kohandatud pilti domeeni kohta ja 5 pilti kasutajaprofiili kohta. Need on pehmed piirid ja neid saab suurendada.
Järgmistes jaotistes kirjeldatakse kergemaid lähenemisviise, mis võivad teistel kasutusjuhtudel paremini sobida.
Studio sülearvuti elutsükli konfiguratsioonid
stuudio elutsükli konfiguratsioonid defineerida shelliskripti, mis jookseb igal kerneli lüüsi rakenduse taaskäivitamisel ja suudab installida vajalikud paketid. Peamine eelis on see, et andmeteadlane saab konteineri uute pakettidega kohandamiseks valida, millist skripti käivitada. See valik ei nõua konteineri ümberehitamist ja enamikul juhtudel ei nõua see üldse kohandatud pilti, kuna saate kohandada eelehitatud.
Seadistage elutsükli konfigureerimisprotsess
Selle protsessi lõpuleviimiseks kulub umbes 5 minutit. Postitus näitab, kuidas elutsükli konfiguratsioone SageMakeri konsooli kaudu kasutada. Pakutud märkmik näitab, kuidas rakendada sama programmiliselt Boto3 abil.
- Valige SageMakeri konsoolil Elutsükli konfiguratsioonid navigeerimispaanil.
- Kohta stuudio valige vahekaart Loo konfiguratsioon.
Esimene samm elutsükli konfiguratsiooni loomisel on tüübi valimine.
- Sellisel juhul, kui installitakse sõltuvused iga kord, kui Jupyteri kerneli lüüsi rakendus luuakse, valige Jupyteri kerneli lüüsi rakendus Ja vali järgmine.
- eest Nimi, sisestage konfiguratsiooni nimi.
- aasta Skriptid jaotises määrake skript, mis käivitatakse kerneli käivitamisel. Selle näite puhul installitakse PyArrow teek järgmise skriptiga:
- Vali Loo konfiguratsioon.
Nüüd, kui konfiguratsioon on loodud, tuleb see lisada domeenile või kasutajaprofiilile. Kui domeeniga on ühendatud, pärivad kõik selles domeenis olevad kasutajaprofiilid selle, samas kui kasutajaprofiiliga ühendatuna hõlmab see konkreetset profiili. Selle ülevaate jaoks kasutame Studio domeeni marsruuti.
- Vali Domeenid navigeerimispaanil ja avage oma olemasolev domeen.
- Kohta keskkond vahekaardil Isiklike Studio rakenduste elutsükli konfiguratsioonid Valige jaotises Kinnitama.
- eest allikasvalige Olemasolev konfiguratsioon.
- Valige loodud elutsükli konfiguratsioon ja tehke valik Kinnitage domeeniga.
Nüüd, kui kõik konfiguratsioonid on tehtud, on aeg skripti Studios testida.
- Käivitage Studio ja Launcher leidke vahekaart Märkmikud ja arvutusressursid ja valige Muutke keskkonda loodud elutsükli konfiguratsiooni valimiseks.
- eest Käivitusskript, valige loodud elutsükli konfiguratsioon ja seejärel valige valima.
- Vali Loo märkmik.
Samuti saate määrata elutsükli konfiguratsiooni vaikimisi käitamiseks rakenduses Isiklike Studio rakenduste elutsükli konfiguratsioonid osa Domeen lehel.
Uues sülearvutis on käivitusskripti installitud sõltuvused saadaval.
Soovitatavad kasutusjuhised
See lähenemine on kerge, kuid ka võimas, kuna võimaldab teil kestaskriptide kaudu juhtida sülearvuti keskkonna seadistust. Selle lähenemisviisiga kõige paremini sobivad kasutusjuhud on järgmised:
- Pakettinstallatsioonide integreerimine sülearvuti elutsükli konfiguratsiooni, mis peavad töötama iga kerneli käivitamisel.
- Interneti-ühenduseta keskkonnad. Kasutage elutsükli konfiguratsioone, et seadistada keskkond juurdepääsuks kohalikele või turbeartefaktidele ja pakettide hoidlatele, näiteks AWS CodeArtifact.
- Kui te juba kasutate elutsükli konfiguratsioone, saate neid laiendada, et hõlmata paketi installimist.
- Mõne lisapaketi installimine sisseehitatud või kohandatud rakenduse piltide peale.
- Kui vajate turustamiseks lühemat aega kui kohandatud rakenduse piltide puhul.
Selle lähenemisviisi piirangud
Peamised piirangud on suured jõupingutused elutsükli konfiguratsiooniskriptide mastaabis haldamiseks ja pakettide aeglane installimine. Olenevalt installitud pakettide arvust ja nende mahust võib elutsükli skript isegi aeguda. Kasutajaprofiili täitmisrolli lubade tõttu on ka piiratud valikud ad hoc skriptide kohandamiseks kasutajatele, nagu andmeteadlased või ML-insenerid.
Viitama SageMaker Studio elutsükli konfiguratsiooni näidised rohkemate näidiste ja kasutusjuhtude jaoks.
Säilitage Conda keskkonnad Studio EFS-i köites
SageMakeri domeenid ja Studio kasutavad püsiva salvestuskihina EFS-i köidet. Sellele EFS-köitele saate salvestada oma Conda keskkonnad. Need keskkonnad on püsivad kerneli, rakenduse või Studio taaskäivitamise vahel. Studio valib kõik keskkonnad automaatselt KernelGateway tuumadena.
See on andmeteadlase jaoks arusaadav protsess, kuid keskkonna ilmumiseks valitavate tuumade loendisse on 1-minutiline viivitus. Probleeme võib esineda ka keskkondade kasutamisel kerneli lüüsirakenduste jaoks, millel on erinevad arvutusnõuded, näiteks CPU-põhine keskkond GPU-põhises rakenduses.
Viitama Kohandatud Conda keskkonnad SageMaker Studios üksikasjalike juhiste saamiseks. Postituse GitHubi repo sisaldab ka a märkmik samm-sammult juhendiga.
Looge Studio EFS-i köites püsivaid Conda keskkondi
See läbikäik peaks kestma umbes 10 minutit.
- Stuudios valige Avaleht navigeerimispaanil.
- Vali Avage käivitaja.
- Otsige käivitajast üles Märkmikud ja arvutusressursid sektsiooni.
- Kontrollige, kas valitud SageMakeri pilt on Conda toetatud esimese osapoole kerneli kujutis, näiteks "Data Science".
- Vali Ava pilditerminal terminali akna avamiseks uue tuumaga.
Kuvatakse teade „Pilditerminali käivitamine…” ja mõne hetke pärast avaneb uus terminal uuel vahelehel.
- Käivitage terminalis järgmised käsud:
Nende käskude käivitamiseks kulub umbes 3 minutit ja need loovad EFS-i köites kataloogi Conda keskkondade salvestamiseks, uue Conda keskkonna loomiseks ja selle aktiveerimiseks ning installimiseks ipykernel
sõltuvused (ilma selle sõltuvuseta see lahendus ei tööta) ja lõpuks looge Conda konfiguratsioonifail (.condarc
), mis sisaldab viidet uuele Conda keskkonnakataloogile. Kuna tegemist on uue Conda keskkonnaga, siis täiendavaid sõltuvusi ei installita. Muude sõltuvuste installimiseks saate muuta conda install
rida või oodake, kuni järgmised käsud lõpetavad, ja installige Conda keskkonnas kõik täiendavad sõltuvused.
- Selle näite puhul installime NumPy teegi, käivitades terminaliaknas järgmise käsu:
Nüüd, kui Conda keskkond on loodud ja sõltuvused installitud, saate luua sülearvuti, mis kasutab seda Amazon EFS-is säilinud Conda keskkonda.
- Valige stuudiokäivitusprogrammis Loo märkmik.
- Valige uuest sülearvutist tuum "Python 3 (Data Science)".
- eest Kernel, vali vastloodud Conda keskkond ja seejärel vali valima.
Kui alguses pole uue Conda keskkonna jaoks valikut, võib see olla tingitud sellest, et levitamine võtab paar minutit.
Märkmikus on kerneli nimi paremas ülanurgas muutunud ja lahtris saate kontrollida, kas installitud sõltuvused on saadaval.
Soovitatavad kasutusjuhised
Selle lähenemisviisi jaoks sobivad kõige paremini järgmised kasutusjuhud:
- Ilma Interneti-ühenduseta keskkonnad, kus kõik sõltuvused on püsivatesse Conda keskkondadesse eelinstallitud
- Ad hoc keskkonnad, mis vajavad püsivust kerneli seansside vahel
- Kohandatud SageMakeri piltide testimine Studios enne Dockeri pildi loomist ja Amazon ECR-i tõukamist
Selle lähenemisviisi piirangud
Kuigi sellel lähenemisviisil on praktilisi kasutusvõimalusi, võtke arvesse järgmisi piiranguid:
- Amazon EFS-iga võib paljude väikeste failide puhul esineda jõudlusprobleeme, mis on Pythoni pakettide haldamisel väga levinud.
- Püsivate keskkondade jagamine Studio kasutajaprofiilide vahel võib olla keeruline.
- Püsivate keskkondade taaskasutamine võib olla keeruline.
- Juhtimise ulatuslik käsitlemine võib olla keeruline.
- See lähenemisviis töötab ainult konkreetsete Conda-põhiste esimese osapoole SageMakeri piltidega, näiteks „Data Science“, „Data Science 2.0“ ja „Data Science 3.0“. Kõigi saadaolevate piltide loendi leiate jaotisest Saadaval olevad Amazon SageMakeri pildid.
Pip install
Saate installida pakette otse Conda vaikekeskkonda või Pythoni vaikekeskkonda.
Loo setup.py
or requirements.txt
fail koos kõigi vajalike sõltuvustega ja käivitage %pip install .-r requirement.txt
. Peate seda käsku käivitama iga kord, kui taaskäivitate kerneli või loote rakenduse uuesti.
Seda lähenemisviisi soovitatakse ad hoc eksperimenteerimiseks, kuna need keskkonnad ei ole püsivad.
Lisateabe saamiseks selle kasutamise kohta pip install
käsk ja piirangud, vt Installige Amazon SageMaker Studiosse välised raamatukogud ja tuumad.
Soovitatavad kasutusjuhised
See lähenemisviis on standardne viis sülearvuti keskkonna kohandamiseks mõeldud pakettide installimiseks. Soovitatavad kasutusjuhud piirduvad mittetootmisotstarbelise kasutamisega sülearvutis ad hoc katsetamiseks.
- Ad hoc katsetamine Studio sülearvutites
- Mittetootlikud ja mittetundlikud keskkonnad, liivakastikeskkonnad
- Internetiühendusega keskkonnad
Selle lähenemisviisi piirangud
Selle lähenemisviisi peamised piirangud on järgmised:
- Mõned ettevõttekeskkonnad blokeerivad kõik välja- ja sissepääsu Interneti-ühendused ning te ei saa seda kasutada
pip install
Pythoni pakettide tõmbamiseks või võrguühenduseta režiimi seadistamiseks - Keskkondade madalam reprodutseeritavus
- Peate ootama, kuni paketid on alla laaditud ja installitud
- Pildi taaskäivitamiste vahel ei esine püsivust
Järeldus
SageMaker Studio pakub laia valikut arenduskeskkondade võimalikke kohandamisi. Iga kasutaja roll, näiteks andmeteadlane; ML, MLOps või DevOps insener; ja administraator saab valida sobivaima lähenemise lähtuvalt oma vajadustest, kohast arendustsüklis ja ettevõtte kaitsepiiretest.
Järgmises tabelis on esitatud esitatud lähenemisviiside kokkuvõte koos nende eelistatud kasutusjuhtude ja peamiste piirangutega.
Lähenemine | Püsivus | Parimad kasutuskohvrid | Piirangud |
Tooge oma pilt | Püsiv, kasutajaprofiilide ja domeenide vahel ülekantav |
|
|
Elutsükli konfiguratsioonid | Püsiv, kasutajaprofiilide ja domeenide vahel ülekantav |
|
|
Conda keskkonnad Studio EFS-i köites | Püsiv, ei ole ülekantav kasutajaprofiilide või domeenide vahel |
|
|
Pip install | Mööduv, pildi või Studio taaskäivitamise vahel puudub püsivus, kasutajaprofiilide või domeenide vahel ülekantav |
|
|
Käes on ikka 1. päev. Reaalse maailma virtuaalne keskkond ja Pythoni haldamine on palju keerulisem kui need neli lähenemisviisi, kuid see postitus aitab teil teha esimesi samme oma kasutusjuhtumi väljatöötamiseks.
Rohkem kasutusjuhtumeid, üksikasju ja praktilisi näiteid leiate järgmistest ressurssidest.
Autoritest
Jevgeni Iljin on Amazon Web Servicesi (AWS) lahenduste arhitekt. Tal on üle 20-aastane töökogemus tarkvaraarenduse ja lahenduste arhitektuuri kõigil tasanditel ning ta on kasutanud programmeerimiskeeli alates COBOList ja Assemblerist kuni .NETi, Java ja Pythonini. Ta arendab ja kodeerib pilvepõhiseid lahendusi, keskendudes suurandmetele, analüütikale ja andmetehnoloogiale.
Alex Grace on Amazon Web Servicesi (AWS) lahenduste arhitekt, kes hoolitseb Fintechi digitaalsete kohalike ettevõtete eest. Londonis asuv Alex teeb koostööd mõne Ühendkuningriigi juhtiva Fintechiga ja naudib nende AWS-i kasutamise toetamist äriprobleemide lahendamiseks ja tulevase kasvu soodustamiseks. Varem on Alex töötanud tarkvaraarendaja ja tehnoloogiajuhina Fintechi idufirmades Londonis ning viimasel ajal on ta spetsialiseerunud AWS-i masinõppelahendustele.
- SEO-põhise sisu ja PR-levi. Võimenduge juba täna.
- Platoblockchain. Web3 metaversiooni intelligentsus. Täiustatud teadmised. Juurdepääs siia.
- Allikas: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/four-approaches-to-manage-python-packages-in-amazon-sagemaker-studio-notebooks/
- :on
- $ UP
- 1
- 10
- 100
- 11
- 20 aastat
- 7
- 8
- a
- MEIST
- kokkuvõtteid
- juurdepääs
- konto
- tegevus
- aktiivne
- Ad
- Täiendavad lisad
- aadress
- admin
- pärast
- Alex
- Materjal: BPA ja flataatide vaba plastik
- võimaldab
- juba
- Amazon
- Amazon EC2
- Amazon SageMaker
- Amazon SageMaker Studio
- Amazon Web Services
- Amazon Web Services (AWS)
- analytics
- ja
- API
- app
- ilmuma
- taotlus
- lähenemine
- lähenemisviisid
- apps
- arhitektuur
- OLEME
- ümber
- AS
- aspektid
- At
- kinnitage
- autor
- Automatiseeritud
- automaatselt
- Automaatika
- kättesaadavus
- saadaval
- AWS
- põhineb
- BE
- sest
- enne
- kasu
- Kasu
- BEST
- Parem
- vahel
- Suur
- Big andmed
- Blokeerima
- võimendamine
- tooma
- lai
- ehitama
- Ehitus
- sisseehitatud
- äri
- ettevõtted
- by
- helistama
- kutsutud
- CAN
- juhul
- juhtudel
- väljakutseid
- raske
- Vaidluste lahendamine
- koormuste
- Vali
- valimine
- Cloud
- COBOL
- koostööl
- ühine
- võrreldes
- kokkusobiv
- täitma
- keeruline
- terviklik
- Arvutama
- mõisted
- konfiguratsioon
- Side
- Arvestama
- arvab
- konsool
- Konteiner
- sisaldab
- kontrollida
- kontrollitud
- kontrolli
- Nurk
- Vastav
- võiks
- looma
- loodud
- loomine
- loomine
- tava
- kohandamine
- kohandada
- tsükkel
- andmed
- juurdepääs andmetele
- Andmete ettevalmistamine
- andmeteadus
- andmeteadlane
- päev
- pühendunud
- sügav
- vaikimisi
- viivitus
- näitab
- Sõltuvus
- Olenevalt
- juurutada
- kasutuselevõtu
- kirjeldama
- kavandatud
- detail
- üksikasjalik
- detailid
- arendaja
- Arendajad
- arenev
- & Tarkvaraarendus
- arendab
- erinevus
- erinevused
- erinev
- digitaalne
- otse
- Näidikute
- laevalaadija
- Ei tee
- domeen
- Domeenid
- Ära
- lae alla
- kümneid
- dünaamiline
- iga
- mõju
- jõupingutusi
- insener
- Inseneriteadus
- Inseneride
- tagama
- sisene
- ettevõte
- keskkond
- keskkondades
- Isegi
- Iga
- näide
- näited
- täitmine
- olemasolevate
- kogemus
- Selgitama
- laiendama
- väline
- hõlbustab
- vähe
- fail
- Faile
- Lõpuks
- leidma
- lõpetama
- FINTECH
- fintechi idufirmad
- fintechs
- esimene
- esimesed sammud
- sobima
- Keskenduma
- järgima
- Järel
- eest
- Raamistik
- raamistikud
- sageli
- Alates
- Kütus
- funktsionaalsus
- Pealegi
- tulevik
- tulevane kasv
- värav
- saama
- GitHub
- Andma
- kuldne
- hea
- valitsemistava
- Kasv
- suunata
- käed-
- Olema
- võttes
- aitab
- Suur
- võõrustaja
- võõrustas
- Kuidas
- Kuidas
- aga
- HTML
- http
- HTTPS
- sajad
- identifitseerib
- pilt
- pildid
- Vahetu
- kohe
- rakendada
- täitmine
- rakendamisel
- tööriistad
- import
- in
- sisaldama
- Kaasa arvatud
- kasvanud
- info
- esialgne
- paigaldama
- paigaldatud
- paigaldamine
- Näiteks
- selle asemel
- juhised
- integreeritud
- Internet
- internetiühendus
- seotud
- küsimustes
- IT
- Java
- jpg
- keel
- Keeled
- suur
- hiljemalt
- algatama
- kiht
- viima
- juhtivate
- õppimine
- Lets
- Tase
- taset
- raamatukogud
- Raamatukogu
- eluring
- kerge
- LIMIT
- piirangud
- piiratud
- piirid
- joon
- nimekiri
- kohalik
- kohapeal
- London
- Pikk
- välimus
- Madal
- masin
- masinõpe
- põhiline
- tegema
- juhtima
- juhitud
- juhtimine
- juhtiv
- käsiraamat
- käsitsi
- palju
- Turg
- mainitud
- menüü
- sõnum
- võib
- protokoll
- leevendamine
- ML
- MLOps
- mudelid
- muutma
- Hetki
- Jälgida
- rohkem
- kõige
- mitmekordne
- nimi
- emakeelena
- NAVIGATSIOON
- vajalik
- Vajadus
- vajadustele
- neto
- Uus
- järgmine
- Tavaliselt
- märkmik
- tuim
- of
- Pakkumised
- offline
- on
- ONE
- avatud
- töö
- Operations
- valik
- Valikud
- OS
- Muu
- enda
- pakend
- pakette
- lehekülg
- pane
- parameetrid
- täitma
- jõudlus
- luba
- Õigused
- püsivus
- isiklik
- Huvitavat
- torujuhe
- Koht
- Platon
- Platoni andmete intelligentsus
- PlatoData
- võimalik
- post
- võimas
- Praktiline
- tavad
- eelistatud
- esitatud
- kingitusi
- varem
- probleeme
- protsess
- töötlemine
- tootma
- Produktsioon
- tootlikkus
- profiil
- profiilid
- Programming
- programmeerimiskeeled
- anda
- tingimusel
- annab
- avalik
- Lükkama
- Lükkamine
- Python
- pütorch
- kiiresti
- valik
- määr
- pigem
- suhe
- päris maailm
- hiljuti
- tunnistab
- soovitama
- soovitatav
- suhted
- Hoidla
- nõudma
- nõutav
- nõue
- Nõuded
- Vajab
- ressurss
- Vahendid
- Roll
- Marsruut
- jooks
- jooksmine
- salveitegija
- sama
- liivakast
- Säästa
- Skaala
- stsenaariumid
- teadus
- teadlane
- teadlased
- skripte
- SDK
- Osa
- lõigud
- turvalisus
- väljavalitud
- valik
- tundlik
- Teenused
- komplekt
- kehtestamine
- seade
- Jaga
- Shell
- peaks
- Näitused
- ühekordne
- aeglane
- väike
- väiksem
- So
- Pehme
- tarkvara
- tarkvaraarenduse
- lahendus
- Lahendused
- LAHENDAGE
- mõned
- Säde
- spetsialiseerunud
- konkreetse
- stabiilne
- standard
- algus
- alustatud
- algab
- käivitamisel
- Alustavatel
- väljavõte
- Samm
- Sammud
- Veel
- Peatus
- ladustamine
- salvestada
- ladustatud
- lihtne
- stuudio
- selline
- sobiv
- toetama
- Toetamine
- Lüliti
- tabel
- Võtma
- võtab
- meeskonnad
- tech
- terminal
- test
- testid
- et
- .
- oma
- Neile
- Need
- aeg
- et
- töövahendid
- ülemine
- Rong
- koolitus
- aluseks
- Värskendused
- Kasutus
- kasutama
- kasutage juhtumit
- Kasutaja
- Kasutajad
- versioon
- kaudu
- virtuaalne
- maht
- ootama
- läbikäiguks
- Tee..
- web
- veebiteenused
- Veebipõhine
- mis
- kuigi
- WHO
- will
- koos
- jooksul
- ilma
- Töö
- töötas
- töö
- töötab
- aastat
- sa
- Sinu
- sephyrnet