Amazon SageMaker Studio az első teljesen integrált fejlesztői környezet (IDE) a gépi tanuláshoz (ML). A Studio egyetlen webalapú vizuális felületet biztosít, ahol elvégezheti az adatok előkészítéséhez szükséges összes ML fejlesztési lépést, valamint modelleket építhet, betaníthat és telepíthet. Életciklus konfigurációk olyan shell-szkriptek, amelyeket a Studio életciklus-események indítanak el, például egy új Studio-jegyzetfüzet elindítása. Életciklus-konfigurációkkal automatizálhatja a Studio-környezet testreszabását. Ez a testreszabás magában foglalja az egyéni csomagok telepítését, a notebook-bővítmények konfigurálását, az adatkészletek előzetes betöltését és a forráskód-tárak beállítását. Például egy Studio-domain rendszergazdájaként érdemes lehet költséget takaríthat meg azzal, hogy a notebook-alkalmazások automatikusan leállnak hosszú inaktivitás után.
A AWS Cloud Development Kit (AWS CDK) egy keretrendszer a felhő-infrastruktúra kódon keresztül történő meghatározásához és annak kiépítéséhez AWS felhőképződés halom. A verem AWS-erőforrások gyűjteménye, amelyek programozottan frissíthetők, áthelyezhetők vagy törölhetők. AWS CDK konstrukciókat az AWS CDK-alkalmazások építőkövei, amelyek a felhőarchitektúrák meghatározásának tervezetét jelentik.
Ebben a bejegyzésben bemutatjuk, hogyan használhatja az AWS CDK-t a Studio beállításához, hogyan használhatja a Studio életciklus-konfigurációit, és hogyan engedélyezheti a hozzáférést a szervezet adattudósai és fejlesztői számára.
Megoldás áttekintése
Az életciklus-konfigurációk modularitása lehetővé teszi, hogy azokat egy tartomány összes felhasználójára vagy bizonyos felhasználókra alkalmazza. Így életciklus-konfigurációkat állíthat be, és hivatkozhat rájuk a Studio-ban kernel átjáró vagy Jupyter szerver gyorsan és következetesen. A kernel átjáró a belépési pont a notebook-példányokkal való interakcióhoz, míg a Jupyter-kiszolgáló a Studio-példányt képviseli. Ez lehetővé teszi a DevOps bevált gyakorlatainak alkalmazását, valamint a biztonsági, megfelelőségi és konfigurációs szabványok teljesítését az összes AWS-fiókban és -régióban. Ebben a bejegyzésben a Python-t használjuk fő nyelvként, de a kód könnyen módosítható más AWS CDK által támogatott nyelvekre. További információkért lásd: Munka az AWS CDK-val.
Előfeltételek
A kezdéshez győződjön meg arról, hogy rendelkezik a következő előfeltételekkel:
Klónozza a GitHub adattárat
Először is, klón a GitHub tárház.
A tár klónozása során megfigyelheti, hogy van egy klasszikus AWS CDK projektünk a könyvtárral studio-lifecycle-config-construct
, amely tartalmazza az életciklus-konfigurációk létrehozásához szükséges konstrukciót és erőforrásokat.
AWS CDK konstrukciók
Az ellenőrizni kívánt fájl aws_sagemaker_lifecycle.py
. Ez a fájl tartalmazza a SageMakerStudioLifeCycleConfig
konstrukció, amelyet életciklus-konfigurációk beállítására és létrehozására használunk.
A SageMakerStudioLifeCycleConfig
A construct keretet biztosít az életciklus-konfigurációk egyéni használatával AWS Lambda függvény és shell kód beolvasható egy fájlból. A konstrukció a következő paramétereket tartalmazza:
- ID – Az aktuális projekt neve.
- stúdió_életciklus_tartalom - A base64 kódolt tartalom.
- studio_lifecycle_tags – Az Amazon erőforrások rendszerezéséhez hozzárendelt címkék. Ezek kulcs-érték párokként vannak megadva, és nem kötelezőek ehhez a konfigurációhoz.
- studio_lifecycle_config_app_type -
JupyterServer
magának az egyedi szervernek szól, és aKernelGateway
Az alkalmazás egy futó SageMaker képtárolónak felel meg.
A Studio notebook architektúrával kapcsolatos további információkért lásd: Merüljön el az Amazon SageMaker Studio Notebooks architektúrájában.
A következő egy kódrészlet a Studio életciklus konfigurációs konstrukciójából (aws_sagemaker_lifecycle.py
):
A konstrukció importálása és telepítése után használhatja. A következő kódrészlet bemutatja, hogyan hozhat létre életciklus-konfigurációt a veremben lévő konstrukció használatával app.py
vagy más konstrukció:
Telepítse az AWS CDK-konstrukciókat
Az AWS CDK-verem üzembe helyezéséhez futtassa a következő parancsokat azon a helyen, ahol a lerakat klónozta.
A parancs lehet python
helyett python3
az útvonal konfigurációjától függően.
- Hozzon létre egy virtuális környezetet:
- MacOS/Linux esetén használja
python3 -m venv .cdk-venv
. - Windows esetén használja
python3 -m venv .cdk-venv
.
- MacOS/Linux esetén használja
- Aktiválja a virtuális környezetet:
- MacOS/Linux esetén használja
source .cdk-venvbinactivate
. - Windows esetén használja
.cdk-venv/Scripts/activate.bat
. - PowerShell esetén használja
.cdk-venv/Scripts/activate.ps1
.
- MacOS/Linux esetén használja
- Telepítse a szükséges függőségeket:
pip install -r requirements.txt
pip install -r requirements-dev.txt
- Ezen a ponton opcionálisan szintetizálhatja a CloudFormation sablont ehhez a kódhoz:
- Telepítse a megoldást a következő parancsokkal:
aws configure
cdk bootstrap
cdk deploy
A verem sikeres üzembe helyezése után meg kell tudnia tekinteni a veret a CloudFormation konzolon.
Az életciklus-konfigurációt a SageMaker konzolon is megtekintheti.
Válassza ki az életciklus-konfigurációt a futó shell-kód és a hozzárendelt címkék megtekintéséhez.
Csatolja a Studio életciklus-konfigurációját
Az életciklus-konfiguráció csatolásának többféle módja van. Ebben a részben két módszert mutatunk be: a AWS felügyeleti konzol, és programozottan a biztosított infrastruktúra használatával.
Csatlakoztassa az életciklus-konfigurációt a konzol segítségével
A konzol használatához hajtsa végre a következő lépéseket:
- A SageMaker konzolon válassza a lehetőséget Domains a navigációs ablaktáblában.
- Válassza ki a használt domain nevet és az aktuális felhasználói profilt, majd válassza ki szerkesztése.
- Válassza ki a használni kívánt életciklus-konfigurációt, és válassza ki csatolása.
Innentől alapértelmezettként is beállíthatja.
Csatolja programozottan az életciklus-konfigurációt
A konstrukció által létrehozott Studio életciklus-konfiguráció ARN-jét is lekérheti, és programozottan csatolhatja a Studio-konstrukcióhoz. A következő kód azt mutatja, hogy az ARN életciklus-konfiguráció átadásra kerül egy Studio-konstrukciónak:
Tisztítsuk meg
Az erőforrások megtisztításához hajtsa végre az ebben a szakaszban található lépéseket.
Törölje a Studio életciklus-konfigurációját
Az életciklus-konfiguráció törléséhez hajtsa végre a következő lépéseket:
- A SageMaker konzolon válassza a lehetőséget A stúdió életciklus-konfigurációi a navigációs ablaktáblában.
- Válassza ki az életciklus-konfigurációt, majd válassza ki töröl.
Törölje az AWS CDK-vermet
Ha végzett a létrehozott erőforrásokkal, megsemmisítheti az AWS CDK-vermet a következő parancs futtatásával azon a helyen, ahol a tárat klónozta:
Amikor a rendszer kéri, hogy erősítse meg a verem törlését, írja be yes
.
Az AWS CloudFormation konzolon is törölheti a veremet a következő lépésekkel:
- Az AWS CloudFormation konzolon válassza a lehetőséget Stacks a navigációs ablaktáblában.
- Válassza ki a törölni kívánt köteget.
- A verem részletei panelen válassza a lehetőséget töröl.
- A pop-art design, négy időzóna kijelzése egyszerre és méretének arányai azok az érvek, amelyek a NeXtime Time Zones-t kiváló választássá teszik. Válassza a Verem törlése amikor megkérdezi.
Ha bármilyen hibát észlel, előfordulhat, hogy manuálisan kell törölnie néhány erőforrást a fiók konfigurációjától függően.
Következtetés
Ebben a bejegyzésben megvitattuk, hogy a Studio miként szolgál IDE-ként az ML-munkaterhelésekhez. A Studio életciklus-konfigurációs támogatást kínál, amely lehetővé teszi egyéni shell-szkriptek beállítását automatizált feladatok végrehajtásához, vagy fejlesztői környezetek beállítását az indításkor. Az egyéni erőforrás- és életciklus-konfiguráció infrastruktúrájának felépítéséhez AWS CDK-konstrukciókat használtunk. A konstrukciókat a rendszer CloudFormation-veremekké szintetizálja, amelyeket aztán üzembe helyez a Stúdióban és a notebook kernelében használt egyéni erőforrás- és életciklus-szkript létrehozásához.
További információkért látogasson el a Amazon SageMaker Studio.
A szerzőkről
Cory Hairston az Amazon ML Solutions Lab szoftvermérnöke. Jelenleg újrafelhasználható szoftvermegoldások biztosításán dolgozik.
Alex Chirayath az Amazon ML Solutions Lab vezető gépi tanulási mérnöke. Adattudósokból és mérnökökből álló csapatokat vezet, hogy mesterséges intelligencia-alkalmazásokat készítsenek az üzleti igények kielégítésére.
Gouri Pandeshwar az Amazon ML Solutions Lab mérnöki menedzsere. Mérnökcsapatával újrafelhasználható megoldások és keretrendszerek kidolgozásán fáradoznak, amelyek elősegítik az AWS AI/ML-szolgáltatások elterjedését az ügyfelek üzleti felhasználási eseteiben.
- SEO által támogatott tartalom és PR terjesztés. Erősödjön még ma.
- EVM Finance. Egységes felület a decentralizált pénzügyekhez. Hozzáférés itt.
- Quantum Media Group. IR/PR erősített. Hozzáférés itt.
- PlatoAiStream. Web3 adatintelligencia. Felerősített tudás. Hozzáférés itt.
- Forrás: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/use-the-aws-cdk-to-deploy-amazon-sagemaker-studio-lifecycle-configurations/
- :is
- :ahol
- $ UP
- 100
- 12
- 14
- 7
- a
- Képes
- gyorsul
- hozzáférés
- Fiók
- Fiókok
- át
- cím
- Örökbefogadás
- Után
- AI
- AI / ML
- Minden termék
- lehetővé teszi, hogy
- Is
- amazon
- Amazon ML Solutions Lab
- Amazon SageMaker
- Amazon SageMaker Studio
- Az Amazon Web Services
- an
- és a
- Másik
- bármilyen
- app
- alkalmazások
- alkalmaz
- alkalmazások
- építészet
- VANNAK
- AS
- kijelölt
- At
- csatolja
- automatizált
- Automatizált
- automatikusan
- AWS
- AWS felhőképződés
- BE
- hogy
- BEST
- legjobb gyakorlatok
- Blocks
- épít
- Épület
- üzleti
- de
- by
- TUD
- esetek
- megváltozott
- A pop-art design, négy időzóna kijelzése egyszerre és méretének arányai azok az érvek, amelyek a NeXtime Time Zones-t kiváló választássá teszik. Válassza a
- klasszikus
- felhő
- felhő infrastruktúra
- kód
- gyűjtemény
- COM
- teljes
- teljesítés
- Configuration
- megerősít
- Konzol
- konstrukció
- Konténer
- tartalmaz
- tartalom
- megfelel
- kiadások
- teremt
- készítette
- Jelenlegi
- Jelenleg
- szokás
- testreszabás
- dátum
- adatkészletek
- mély
- alapértelmezett
- meghatározó
- attól
- telepíteni
- telepített
- elpusztítani
- részletek
- fejlesztők
- Fejlesztés
- tárgyalt
- domain
- Domain név
- csinált
- le-
- könnyen
- bármelyik
- lehetővé
- lehetővé teszi
- mérnök
- Mérnökök
- belép
- belépés
- Környezet
- környezetek
- hibák
- események
- példa
- kiterjesztések
- filé
- vezetéknév
- következő
- A
- Keretrendszer
- keretek
- ból ből
- teljesen
- funkció
- gateway
- kap
- GitHub
- Legyen
- tekintettel
- he
- segít
- itt
- övé
- Hogyan
- How To
- HTML
- http
- HTTPS
- ID
- kép
- importál
- in
- magában foglalja a
- információ
- Infrastruktúra
- telepíteni
- telepítése
- példa
- helyette
- integrált
- kölcsönhatásba
- Felület
- bele
- IT
- ITS
- maga
- jpg
- labor
- Címkék
- nyelv
- Nyelvek
- indít
- vezetékek
- tanulás
- életciklus
- elhelyezkedés
- Hosszú
- gép
- gépi tanulás
- Fő
- csinál
- vezetés
- menedzser
- kézzel
- Lehet..
- Találkozik
- mód
- ML
- modellek
- több
- áthelyezve
- többszörös
- név
- Navigáció
- igények
- Új
- jegyzetfüzet
- megfigyelni
- of
- Ajánlatok
- on
- or
- szervezet
- Más
- csomagok
- párok
- üvegtábla
- paraméterek
- Elmúlt
- ösvény
- Teljesít
- időszakok
- Plató
- Platón adatintelligencia
- PlatoData
- pont
- állás
- PowerShell
- gyakorlat
- Készít
- előfeltételek
- be
- profil
- program
- feltéve,
- biztosít
- amely
- Piton
- gyorsan
- Olvass
- régiók
- raktár
- képviselő
- jelentése
- kötelező
- követelmények
- forrás
- Tudástár
- újrahasználható
- futás
- futás
- Biztonság
- sagemaker
- tudósok
- hatálya
- szkriptek
- Rész
- MAGA
- idősebb
- szolgálja
- Szolgáltatások
- készlet
- beállítás
- Héj
- kellene
- előadás
- Műsorok
- Állítsa le
- egyetlen
- szoftver
- Software Engineer
- megoldások
- Megoldások
- néhány
- forrás
- forráskód
- különleges
- verem
- Stacks
- szabványok
- kezdődött
- Kezdve
- Lépései
- stúdió
- sikeresen
- ilyen
- támogatás
- Támogatott
- rendszer
- feladatok
- csapat
- csapat
- sablon
- hogy
- A
- Őket
- akkor
- ők
- ezt
- Keresztül
- nak nek
- Vonat
- váltott
- kettő
- egyedi
- frissítve
- használ
- használt
- használó
- Felhasználók
- segítségével
- Megnézem
- Tényleges
- Látogat
- akar
- Út..
- módon
- we
- háló
- webes szolgáltatások
- web-alapú
- JÓL
- amikor
- mivel
- ami
- lesz
- ablakok
- val vel
- dolgozó
- művek
- te
- A te
- zephyrnet