RSI अमेज़न SageMaker पायथन एसडीके मशीन लर्निंग (एमएल) मॉडल के प्रशिक्षण और तैनाती के लिए एक ओपन-सोर्स लाइब्रेरी है अमेज़न SageMaker. स्वास्थ्य सेवा और वित्त जैसे कड़ाई से नियंत्रित उद्योगों में उद्यम ग्राहक यह सुनिश्चित करने के लिए सुरक्षा रेलिंग स्थापित करते हैं कि उनका डेटा एन्क्रिप्ट किया गया है और ट्रैफ़िक इंटरनेट पर नहीं जाता है। यह सुनिश्चित करने के लिए कि सेजमेकर प्रशिक्षण और एमएल मॉडल की तैनाती इन रेलिंगों का पालन करती है, खाते पर प्रतिबंध लगाना एक आम बात है या AWS संगठन सेवा नियंत्रण नीतियों के माध्यम से स्तर और AWS पहचान और अभिगम प्रबंधन (IAM) विशिष्ट IAM भूमिकाओं के उपयोग को लागू करने के लिए नीतियां, अमेज़ॅन वर्चुअल प्राइवेट क्लाउड (अमेज़ॅन वीपीसी) कॉन्फ़िगरेशन, और AWS प्रमुख प्रबंधन सेवा (एडब्ल्यूएस केएमएस) चाबियाँ। ऐसे मामलों में, डेटा वैज्ञानिकों को सबनेट, सुरक्षा समूहों और केएमएस कुंजियों को नोट करके, अपने एमएल मॉडल प्रशिक्षण और परिनियोजन कोड को मैन्युअल रूप से ये पैरामीटर प्रदान करने होते हैं। यह डेटा वैज्ञानिकों पर इन कॉन्फ़िगरेशन को निर्दिष्ट करने, अपने कार्यों को सफलतापूर्वक चलाने और एक्सेस अस्वीकृत त्रुटियों से बचने की जिम्मेदारी डालता है।
सेजमेकर पायथन एसडीके संस्करण 2.148.0 से शुरू करके, अब आप आईएएम भूमिकाओं, वीपीसी और केएमएस कुंजियों जैसे मापदंडों के लिए डिफ़ॉल्ट मान कॉन्फ़िगर कर सकते हैं। प्रशासक और अंतिम-उपयोगकर्ता YAML प्रारूप में कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल में निर्दिष्ट डिफ़ॉल्ट के साथ AWS इंफ्रास्ट्रक्चर प्राइमेटिव को प्रारंभ कर सकते हैं। एक बार कॉन्फ़िगर होने के बाद, पायथन एसडीके स्वचालित रूप से इन मूल्यों को प्राप्त करता है और उन्हें अंतर्निहित सेजमेकर एपीआई कॉल जैसे प्रचारित करता है CreateProcessingJob()
, CreateTrainingJob()
, तथा CreateEndpointConfig()
, बिना किसी अतिरिक्त कार्रवाई की आवश्यकता के। एसडीके कई कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइलों का भी समर्थन करता है, जिससे व्यवस्थापक सभी उपयोगकर्ताओं के लिए कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल सेट कर सकते हैं, और उपयोगकर्ता इसे उपयोगकर्ता-स्तरीय कॉन्फ़िगरेशन के माध्यम से ओवरराइड कर सकते हैं जिसे संग्रहीत किया जा सकता है अमेज़न सरल भंडारण सेवा (अमेज़न S3), अमेज़ॅन इलास्टिक फ़ाइल सिस्टम (अमेज़ॅन ईएफएस) के लिए अमेज़ॅन सैजमेकर स्टूडियो, या उपयोगकर्ता की स्थानीय फ़ाइल प्रणाली।
इस पोस्ट में, हम आपको दिखाते हैं कि स्टूडियो में डिफ़ॉल्ट कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल कैसे बनाएं और संग्रहीत करें और अपने सेजमेकर संसाधनों को बनाने के लिए एसडीके डिफ़ॉल्ट सुविधा का उपयोग करें।
समाधान अवलोकन
हम इस नई सुविधा को शुरू से अंत तक प्रदर्शित करते हैं एडब्ल्यूएस CloudFormation टेम्प्लेट जो आवश्यक बुनियादी ढाँचा बनाता है, और तैनात वीपीसी में एक स्टूडियो डोमेन बनाता है। इसके अलावा, हम प्रशिक्षण और प्रसंस्करण कार्यों में उपयोग किए जाने वाले वॉल्यूम को एन्क्रिप्ट करने के लिए KMS कुंजियाँ बनाते हैं। चरण इस प्रकार हैं:
- अपने खाते में क्लाउडफॉर्मेशन स्टैक लॉन्च करें। वैकल्पिक रूप से, यदि आप मौजूदा सेजमेकर डोमेन या नोटबुक पर इस सुविधा का पता लगाना चाहते हैं, तो इस चरण को छोड़ दें।
- आबाद करें
config.yaml
फ़ाइल करें और फ़ाइल को डिफ़ॉल्ट स्थान पर सहेजें। - डेटा प्रोसेसिंग, मॉडल प्रशिक्षण और अनुमान सहित एंड-टू-एंड एमएल उपयोग मामले के साथ एक नमूना नोटबुक चलाएं।
- डिफ़ॉल्ट कॉन्फ़िगरेशन मानों को ओवरराइड करें.
.. पूर्वापेक्षाएँ
आरंभ करने से पहले, सुनिश्चित करें कि आपके पास एक AWS खाता और एक IAM उपयोगकर्ता या व्यवस्थापक विशेषाधिकारों वाली भूमिका है। यदि आप एक डेटा वैज्ञानिक हैं जो वर्तमान में अपनी नोटबुक में संसाधनों के लिए बुनियादी ढांचे के मापदंडों को पारित कर रहे हैं, तो आप अपने पर्यावरण की स्थापना के अगले चरण को छोड़ सकते हैं और कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल बनाना शुरू कर सकते हैं।
इस सुविधा का उपयोग करने के लिए, अपने सेजमेकर एसडीके संस्करण को चलाकर अपग्रेड करना सुनिश्चित करें pip install --upgrade sagemaker
.
पर्यावरण स्थापित करें
नेटवर्किंग और स्टूडियो डोमेन सहित संपूर्ण बुनियादी ढांचे को तैनात करने के लिए, निम्नलिखित चरणों को पूरा करें:
- क्लोन किया गया गिटहब भंडार.
- अपने AWS खाते में लॉग इन करें और AWS CloudFormation कंसोल खोलें।
- नेटवर्किंग संसाधनों को तैनात करने के लिए, चुनें स्टैक बनाएँ.
- नीचे टेम्प्लेट अपलोड करें
setup/vpc_mode/01_networking.yaml
. - स्टैक के लिए एक नाम प्रदान करें (उदाहरण के लिए,
networking-stack
), और स्टैक बनाने के लिए शेष चरणों को पूरा करें। - स्टूडियो डोमेन को तैनात करने के लिए, चुनें स्टैक बनाएँ फिर से।
- नीचे टेम्प्लेट अपलोड करें
setup/vpc_mode/02_sagemaker_studio.yaml
. - स्टैक के लिए एक नाम प्रदान करें (उदाहरण के लिए,
sagemaker-stack
), और पूछे जाने पर नेटवर्किंग स्टैक का नाम प्रदान करेंCoreNetworkingStackName
पैरामीटर। - शेष चरणों के साथ आगे बढ़ें, IAM संसाधनों के लिए स्वीकृतियों का चयन करें और स्टैक बनाएं।
जब दोनों स्टैक की स्थिति अपडेट हो जाती है बनाएं_पूरा करें, अगले चरण पर आगे बढ़ें।
कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल बनाएं
सेजमेकर पायथन एसडीके के लिए डिफ़ॉल्ट कॉन्फ़िगरेशन का उपयोग करने के लिए, आप एसडीके द्वारा अपेक्षित प्रारूप में एक config.yaml फ़ाइल बनाते हैं। config.yaml फ़ाइल के प्रारूप के लिए, देखें कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल संरचना. आपके कार्य परिवेश, जैसे स्टूडियो नोटबुक, सेजमेकर नोटबुक इंस्टेंसेस, या आपकी स्थानीय आईडीई के आधार पर, आप या तो कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल को डिफ़ॉल्ट स्थान पर सहेज सकते हैं या कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल स्थान पास करके डिफ़ॉल्ट को ओवरराइड कर सकते हैं। अन्य परिवेशों के लिए डिफ़ॉल्ट स्थानों के लिए, देखें कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल स्थान. निम्नलिखित चरण स्टूडियो नोटबुक वातावरण के लिए सेटअप प्रदर्शित करते हैं।
आसानी से बनाने के लिए config.yaml
फ़ाइल, अपने स्टूडियो सिस्टम टर्मिनल में निम्नलिखित सेल चलाएँ, प्लेसहोल्डर्स को पिछले चरण से क्लाउडफॉर्मेशन स्टैक नामों से बदलें:
यह स्क्रिप्ट स्वचालित रूप से YAML फ़ाइल को पॉप्युलेट करती है, प्लेसहोल्डर्स को इंफ्रास्ट्रक्चर डिफॉल्ट्स से बदल देती है, और फ़ाइल को होम फ़ोल्डर में सहेजती है। फिर यह फ़ाइल को स्टूडियो नोटबुक के लिए डिफ़ॉल्ट स्थान पर कॉपी करता है। परिणामी कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल निम्न प्रारूप के समान दिखनी चाहिए:
यदि आपके पास मौजूदा डोमेन और नेटवर्किंग कॉन्फ़िगरेशन सेट अप है, तो बनाएं config.yaml
आवश्यक प्रारूप में फ़ाइल करें और इसे स्टूडियो नोटबुक के लिए डिफ़ॉल्ट स्थान पर सहेजें।
ध्यान दें कि ये डिफ़ॉल्ट केवल उपयुक्त सेजमेकर एसडीके कॉल के लिए कॉन्फ़िगरेशन मानों को स्वचालित रूप से पॉप्युलेट करते हैं, और उपयोगकर्ता को किसी विशिष्ट वीपीसी, सबनेट या भूमिका के लिए बाध्य नहीं करते हैं। एक व्यवस्थापक के रूप में, यदि आप चाहते हैं कि आपके उपयोगकर्ता किसी विशिष्ट कॉन्फ़िगरेशन या भूमिका का उपयोग करें, तो उपयोग करें IAM स्थिति कुंजियाँ डिफ़ॉल्ट मानों को लागू करने के लिए.
इसके अतिरिक्त, प्रत्येक एपीआई कॉल की अपनी कॉन्फ़िगरेशन हो सकती है। उदाहरण के लिए, पूर्ववर्ती कॉन्फ़िग फ़ाइल नमूने में, आप निर्दिष्ट कर सकते हैं vpc-a
और subnet-a
प्रशिक्षण नौकरियों के लिए, और निर्दिष्ट करें vpc-b
और subnet-c
, subnet-d
प्रसंस्करण कार्यों के लिए.
एक नमूना नोटबुक चलाएँ
अब जब आपने कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल सेट कर ली है, तो आप अधिकांश एसडीके फ़ंक्शंस के लिए नेटवर्किंग और एन्क्रिप्शन पैरामीटर को स्पष्ट रूप से सेट करने की आवश्यकता के बिना, अपने मॉडल बिल्डिंग और प्रशिक्षण नोटबुक को सामान्य रूप से चलाना शुरू कर सकते हैं। देखना समर्थित एपीआई और पैरामीटर समर्थित एपीआई कॉल और पैरामीटर की पूरी सूची के लिए।
स्टूडियो में, नेविगेशन फलक में फ़ाइल एक्सप्लोरर आइकन चुनें और खोलें 03_feature_engineering/03_feature_engineering.ipynb
, जैसा कि निम्नलिखित स्क्रीनशॉट में दिखाया गया है।
नोटबुक सेल को एक-एक करके चलाएँ, और ध्यान दें कि आप कोई अतिरिक्त कॉन्फ़िगरेशन निर्दिष्ट नहीं कर रहे हैं। जब आप प्रोसेसर ऑब्जेक्ट बनाते हैं, तो आप निम्न उदाहरण की तरह सेल आउटपुट देखेंगे।
जैसा कि आप आउटपुट में देख सकते हैं, उपयोगकर्ता से किसी अतिरिक्त इनपुट की आवश्यकता के बिना, डिफ़ॉल्ट कॉन्फ़िगरेशन स्वचालित रूप से प्रसंस्करण कार्य पर लागू होता है।
जब आप प्रोसेसर चलाने के लिए अगला सेल चलाते हैं, तो आप सेजमेकर कंसोल पर कार्य देखकर यह भी सत्यापित कर सकते हैं कि डिफ़ॉल्ट सेट हैं। चुनना प्रसंस्करण कार्य के अंतर्गत प्रसंस्करण नेविगेशन फलक में, जैसा कि निम्नलिखित स्क्रीनशॉट में दिखाया गया है।
उपसर्ग के साथ प्रसंस्करण कार्य चुनें end-to-end-ml-sm-proc
, और आपको पहले से कॉन्फ़िगर की गई नेटवर्किंग और एन्क्रिप्शन को देखने में सक्षम होना चाहिए।
आप मॉडल को प्रशिक्षित करने और तैनात करने के लिए शेष नोटबुक चलाना जारी रख सकते हैं, और आप देखेंगे कि प्रशिक्षण नौकरियों और मॉडल दोनों के लिए बुनियादी ढांचे के डिफ़ॉल्ट स्वचालित रूप से लागू होते हैं।
डिफ़ॉल्ट कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल को ओवरराइड करें
ऐसे मामले हो सकते हैं जहां उपयोगकर्ता को डिफ़ॉल्ट कॉन्फ़िगरेशन को ओवरराइड करने की आवश्यकता होती है, उदाहरण के लिए, सार्वजनिक इंटरनेट एक्सेस के साथ प्रयोग करना, या यदि सबनेट आईपी पते से बाहर हो जाता है तो नेटवर्किंग कॉन्फ़िगरेशन को अपडेट करना होगा। ऐसे मामलों में, पायथन एसडीके आपको कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल के लिए एक कस्टम स्थान प्रदान करने की भी अनुमति देता है, या तो स्थानीय भंडारण पर, या आप अमेज़ॅन एस 3 में किसी स्थान को इंगित कर सकते हैं। इस अनुभाग में, हम एक उदाहरण तलाशते हैं।
ओपन user-configs.yaml
अपनी होम निर्देशिका पर फ़ाइल करें और अद्यतन करें EnableNetworkIsolation
मूल्य True
के तहत TrainingJob
अनुभाग।
अब, उसी नोटबुक को खोलें, और नोटबुक की शुरुआत में निम्नलिखित सेल जोड़ें:
इस सेल के साथ, आप कॉन्फिग फ़ाइल के स्थान को एसडीके पर इंगित करते हैं। अब, जब आप प्रोसेसर ऑब्जेक्ट बनाते हैं, तो आप देखेंगे कि नेटवर्क आइसोलेशन को सक्षम करने के लिए डिफ़ॉल्ट कॉन्फ़िगरेशन को ओवरराइड कर दिया गया है, और नेटवर्क आइसोलेशन मोड में प्रोसेसिंग कार्य विफल हो जाएगा।
यदि आप अपने स्थानीय वातावरण जैसे VSCode का उपयोग कर रहे हैं तो आप कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल का स्थान सेट करने के लिए उसी ओवरराइड वातावरण चर का उपयोग कर सकते हैं।
डिबग करें और डिफ़ॉल्ट पुनः प्राप्त करें
त्वरित समस्या निवारण के लिए यदि आप अपनी नोटबुक से एपीआई कॉल चलाते समय किसी त्रुटि का सामना करते हैं, तो सेल आउटपुट लागू डिफ़ॉल्ट कॉन्फ़िगरेशन प्रदर्शित करता है जैसा कि पिछले अनुभाग में दिखाया गया है। डिफ़ॉल्ट कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल से पारित विशेषता मान देखने के लिए बनाई गई सटीक Boto3 कॉल देखने के लिए, आप Boto3 लॉगिंग चालू करके डीबग कर सकते हैं। लॉगिंग चालू करने के लिए, नोटबुक के शीर्ष पर निम्नलिखित सेल चलाएँ:
किसी भी आगामी Boto3 कॉल को संपूर्ण अनुरोध के साथ लॉग किया जाएगा, जो लॉग में मुख्य भाग के अंतर्गत दिखाई देगा।
आप इसका उपयोग करके डिफ़ॉल्ट कॉन्फ़िगरेशन का संग्रह भी देख सकते हैं session.sagemaker_config
मान जैसा कि निम्नलिखित उदाहरण में दिखाया गया है।
अंत में, यदि आप अपने सेजमेकर संसाधनों को बनाने के लिए Boto3 का उपयोग कर रहे हैं, तो आप इसका उपयोग करके डिफ़ॉल्ट कॉन्फ़िगरेशन मान पुनर्प्राप्त कर सकते हैं sagemaker_config
चर। उदाहरण के लिए, प्रसंस्करण कार्य को चलाने के लिए 03_feature_engineering.ipynb
Boto3 का उपयोग करके, आप एक ही नोटबुक में निम्नलिखित सेल की सामग्री दर्ज कर सकते हैं और सेल चला सकते हैं:
कॉन्फ़िग फ़ाइल निर्माण को स्वचालित करें
प्रशासकों के लिए, कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल बनाना और फ़ाइल को प्रत्येक सेजमेकर नोटबुक इंस्टेंस या स्टूडियो उपयोगकर्ता प्रोफ़ाइल में सहेजना एक कठिन काम हो सकता है। यद्यपि आप अनुशंसा कर सकते हैं कि उपयोगकर्ता डिफ़ॉल्ट S3 स्थान में संग्रहीत एक सामान्य फ़ाइल का उपयोग करें, यह डेटा वैज्ञानिकों पर ओवरराइड निर्दिष्ट करने का अतिरिक्त ओवरहेड डालता है।
इसे स्वचालित करने के लिए, प्रशासक सेजमेकर लाइफसाइकल कॉन्फ़िगरेशन (एलसीसी) का उपयोग कर सकते हैं। स्टूडियो उपयोगकर्ता प्रोफ़ाइल या नोटबुक इंस्टेंसेस के लिए, आप उपयोगकर्ता के डिफ़ॉल्ट Jupyter सर्वर ऐप के लिए डिफ़ॉल्ट LCC के रूप में निम्नलिखित नमूना LCC स्क्रिप्ट संलग्न कर सकते हैं:
देख अमेज़ॅन सेजमेकर स्टूडियो के लिए जीवनचक्र कॉन्फ़िगरेशन का उपयोग करें or एक नोटबुक इंस्टेंस को अनुकूलित करें डिफ़ॉल्ट जीवनचक्र स्क्रिप्ट बनाने और सेट करने के निर्देशों के लिए।
क्लीन अप
जब आप इस सुविधा का प्रयोग पूरा कर लें, तो अतिरिक्त लागत का भुगतान करने से बचने के लिए अपने संसाधनों को साफ़ करें। यदि आपने इस पोस्ट में निर्दिष्ट अनुसार नए संसाधनों का प्रावधान किया है, तो अपने संसाधनों को साफ करने के लिए निम्नलिखित चरणों को पूरा करें:
- उपयोगकर्ता प्रोफ़ाइल के लिए अपने स्टूडियो ऐप्स बंद करें। देखना सेजमेकर स्टूडियो और स्टूडियो ऐप्स को शट डाउन और अपडेट करें निर्देशों के लिए। स्टैक को हटाने से पहले सुनिश्चित करें कि सभी ऐप्स हटा दिए गए हैं।
- स्टूडियो डोमेन के लिए बनाए गए ईएफएस वॉल्यूम को हटाएं। आप इसका उपयोग करके डोमेन से जुड़े ईएफएस वॉल्यूम को देख सकते हैं डोमेन का वर्णन करें एपीआई कॉल।
- स्टूडियो डोमेन स्टैक हटाएँ।
- स्टूडियो डोमेन के लिए बनाए गए सुरक्षा समूहों को हटाएँ। आप उन्हें यहां पा सकते हैं अमेज़ॅन इलास्टिक कम्प्यूट क्लाउड (अमेज़ॅन ईसी2) कंसोल, सिक्योरिटी-ग्रुप-फॉर-इनबाउंड-एनएफएस-डी-एक्सएक्सएक्स और सिक्योरिटी-ग्रुप-फॉर-आउटबाउंड-एनएफएस-डी-एक्सएक्सएक्स नामों के साथ
- नेटवर्किंग स्टैक हटाएँ.
निष्कर्ष
इस पोस्ट में, हमने सेजमेकर पायथन एसडीके का उपयोग करके प्रमुख बुनियादी ढांचे के मापदंडों के लिए डिफ़ॉल्ट मानों को कॉन्फ़िगर करने और उपयोग करने पर चर्चा की। यह प्रशासकों को डेटा वैज्ञानिकों के लिए डिफ़ॉल्ट कॉन्फ़िगरेशन सेट करने की अनुमति देता है, जिससे उपयोगकर्ताओं और व्यवस्थापकों के लिए समय की बचत होती है, बार-बार पैरामीटर निर्दिष्ट करने का बोझ समाप्त हो जाता है, और परिणामस्वरूप दुबला और अधिक प्रबंधनीय कोड प्राप्त होता है। समर्थित पैरामीटर और एपीआई की पूरी सूची के लिए देखें सैजमेकर पायथन एसडीके के साथ डिफॉल्ट्स को कॉन्फ़िगर करना और उपयोग करना. किसी भी प्रश्न और चर्चा के लिए, शामिल हों मशीन लर्निंग और एआई समुदाय.
लेखक के बारे में
ग्यूसेप एंजेलो पोर्सेलि अमेज़ॅन वेब सेवाओं के लिए एक प्रिंसिपल मशीन लर्निंग स्पेशलिस्ट सॉल्यूशंस आर्किटेक्ट हैं। कई वर्षों के सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग एक एमएल पृष्ठभूमि के साथ, वह किसी भी आकार के ग्राहकों के साथ उनके व्यवसाय और तकनीकी जरूरतों को गहराई से समझने के लिए काम करता है और एआई और मशीन लर्निंग समाधान डिजाइन करता है जो एडब्ल्यूएस क्लाउड और अमेज़ॅन मशीन लर्निंग स्टैक का सबसे अच्छा उपयोग करते हैं। उन्होंने विभिन्न डोमेन में परियोजनाओं पर काम किया है, जिसमें एमएलओपीएस, कंप्यूटर विजन, एनएलपी, और एडब्ल्यूएस सेवाओं का एक व्यापक सेट शामिल है। अपने खाली समय में, Giuseppe को फुटबॉल खेलना पसंद है।
ब्रूनो पिस्टन मिलान स्थित AWS के लिए एक AI/ML स्पेशलिस्ट सॉल्यूशंस आर्किटेक्ट है। वह किसी भी आकार के ग्राहकों के साथ उनकी तकनीकी जरूरतों को गहराई से समझने और एआई और मशीन लर्निंग समाधान डिजाइन करने में मदद करने के लिए काम करता है जो एडब्ल्यूएस क्लाउड और अमेज़ॅन मशीन लर्निंग स्टैक का सबसे अच्छा उपयोग करता है। उनकी विशेषज्ञता का क्षेत्र मशीन लर्निंग एंड टू एंड, मशीन लर्निंग औद्योगीकरण और एमएलओपीएस हैं। उसे अपने दोस्तों के साथ समय बिताना और नई जगहों की खोज करना, साथ ही नए गंतव्यों की यात्रा करना पसंद है।
दुर्गा सूर्य अमेज़ॅन सेजमेकर सर्विस एसए टीम में एक एमएल सॉल्यूशंस आर्किटेक्ट है। वह मशीन लर्निंग को सभी के लिए सुलभ बनाने को लेकर उत्साहित हैं। AWS में अपने 4 वर्षों में, उन्होंने एंटरप्राइज़ ग्राहकों के लिए AI/ML प्लेटफ़ॉर्म स्थापित करने में मदद की है। जब वह काम नहीं कर रही होती है, तो उसे मोटरसाइकिल की सवारी, रहस्यमय उपन्यास और अपने 5 वर्षीय हस्की के साथ लंबी सैर करना पसंद है।
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- स्रोत: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/configure-and-use-defaults-for-amazon-sagemaker-resources-with-the-sagemaker-python-sdk/
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