פוסט זה נכתב על ידי זדנקו אסטוק, אדריכל ענן ב-Accenture וסאקאר סלימקן, DeepRacer SME ב-Accenture.
עם השימוש ההולך וגובר בבינה מלאכותית (AI) ולמידת מכונה (ML) עבור רוב מכריע של תעשיות (החל מבריאות ועד ביטוח, מייצור ועד שיווק), ההתמקדות העיקרית עוברת ליעילות בעת בניית והדרכה של מודלים בקנה מידה. יצירת סביבת מדעי נתונים ניתנת להרחבה וללא טרחה היא המפתח. זה יכול לקחת זמן לא מבוטל להשיק ולהגדיר סביבה מותאמת למקרה שימוש ספציפי ואפילו קשה יותר להכניס עמיתים לעבודה לשתף פעולה.
לפי אקסנצ'ר, חברות שמצליחות להרחיב ביעילות AI ו-ML יכולות להשיג כמעט פי שלושה את התשואה על ההשקעות שלהן. ובכל זאת, לא כל החברות עומדות בתשואות הצפויות שלהן במסע ה-AI/ML שלהן. ערכות כלים לאוטומציה של התשתית הופכות להיות חיוניות להרחבה אופקית של מאמצי AI/ML בתוך תאגיד.
AWS Deep Racer היא דרך פשוטה ומהנה להתחיל עם למידת חיזוק (RL), טכניקת ML שבה סוכן מגלה את הפעולות האופטימליות לנקוט בסביבה נתונה. במקרה שלנו, זה יהיה רכב AWS DeepRacer, שמנסה לרוץ מהר מסביב למסלול. אתה יכול להתחיל לעבוד עם RL במהירות עם מדריכים מעשיים שידריכו אותך דרך היסודות של אימון דגמי RL ולבדוק אותם בצורה מרגשת, חווית מרוצי מכוניות אוטונומיות.
פוסט זה מראה כיצד חברות יכולות להשתמש בתשתית כקוד (IaC) עם ערכת פיתוח ענן AWS (AWS CDK) כדי להאיץ את היצירה והשכפול של תשתית הניתנת להעברה גבוהה ולהתחרות בקלות על אירועי AWS DeepRacer בקנה מידה.
"IaC בשילוב עם סביבת Jupyter מנוהלת נתנו לנו את הטוב משני העולמות: סביבות מדעיות ניתנות להעברה ניתנות לחזרה, כדי שנוכל להכניס את מתחרי ה-AWS DeepRacer שלנו להתמקד במה שהם עושים הכי טוב: לאמן דגמים מהירים במהירות."
– Selimcan Sakar, AWS DeepRacer SME ב-Accenture.
סקירת פתרונות
תזמור כל השירותים הדרושים לוקח זמן לא מבוטל בכל הנוגע ליצירת תבנית ניתנת להרחבה שניתן ליישם עבור מקרי שימוש מרובים. בעבר, AWS CloudFormation נוצרו תבניות כדי להפוך את היצירה של שירותים אלה לאוטומטיים. עם ההתקדמות באוטומציה ותצורה עם רמות הפשטה הולכות וגדלות להקמת סביבות שונות עם כלי IaC, ה-AWS CDK מאומץ באופן נרחב בארגונים שונים. AWS CDK הוא מסגרת פיתוח תוכנה בקוד פתוח להגדרת משאבי יישומי הענן שלך. הוא משתמש במוכרות ובכוח הביטוי של שפות תכנות ליצירת מודלים של היישומים שלך, תוך אספקת משאבים בצורה בטוחה וניתנת לחזרה.
בפוסט זה, אנו מאפשרים הקצאת רכיבים שונים הנדרשים לביצוע ניתוח יומן באמצעות אמזון SageMaker ב-AWS DeepRacer דרך AWS CDK בונה.
למרות שגרף הניתוח מסופק בקונסולת DeepRacer אם יעיל ופשוט לגבי התגמולים המוענקים וההתקדמות שהושגה, הוא לא נותן תובנה לגבי המהירות שבה המכונית נעה דרך נקודות הציון, או איזה סוג של קו המכונית מעדיפה מסביב למסלול . כאן נכנס לתמונה ניתוח יומן מתקדם. ניתוח היומן המתקדם שלנו נועד להביא יעילות באימון בדיעבד כדי להבין אילו פונקציות תגמול ומרחבי פעולה עובדים טוב יותר מהאחרים בעת אימון דגמים מרובים, והאם דגם מתאים יותר מדי, כך שהרוכבים יכולים להתאמן בצורה חכמה יותר ולהשיג תוצאות טובות יותר עם פחות אימון.
הפתרון שלנו מתאר תצורת סביבת AWS DeepRacer המשתמשת ב-AWS CDK כדי להאיץ את המסע של משתמשים המתנסים בניתוח יומן SageMaker ולמידת חיזוק ב-AWS עבור אירוע AWS DeepRacer.
מנהל מערכת יכול להריץ את סקריפט AWS CDK המסופק ב- GitHub ריפו באמצעות קונסולת הניהול של AWS או בטרמינל לאחר טעינת הקוד בסביבתם. השלבים הם כדלקמן:
- להרחיב AWS Cloud9 על הקונסולה.
- טען את מודול AWS CDK מ-GitHub לתוך סביבת AWS Cloud9.
- הגדר את מודול AWS CDK כמתואר בפוסט זה.
- פתח את הקובץ cdk.context.json ובדוק את כל הפרמטרים.
- שנה את הפרמטרים לפי הצורך והפעל את פקודת AWS CDK עם הדמות המיועדת כדי להפעיל את הסביבה המוגדרת המתאימה לאותה דמות.
התרשים הבא ממחיש את ארכיטקטורת הפתרונות.
בעזרת ה-AWS CDK, אנו יכולים לשלוט בגירסאות של המשאבים המוקצבים שלנו ולהיות לנו סביבה ניידת מאוד התואמת את שיטות העבודה המומלצות ברמת הארגון.
תנאים מוקדמים
על מנת לספק סביבות ML עם AWS CDK, השלם את התנאים המוקדמים הבאים:
- יש גישה לחשבון AWS והרשאות באזור לפריסת המשאבים הדרושים עבור פרסונות שונות. ודא שיש לך את האישורים וההרשאות לפרוס את ערימת AWS CDK בחשבון שלך.
- אנו ממליצים לפעול לפי שיטות עבודה מומלצות מסוימות המודגשות באמצעות המושגים המפורטים במשאבים הבאים:
- שיבט את GitHub ריפו לתוך הסביבה שלך.
פרוס את תיק ההשקעות בחשבון שלך
בפריסה זו, אנו משתמשים ב-AWS Cloud9 כדי ליצור סביבת מדעי נתונים באמצעות AWS CDK.
- נווט אל קונסולת AWS Cloud9.
- ציין את סוג הסביבה, סוג המופע והפלטפורמה שלך.
- ציין את שלך AWS זהות וניהול גישה תפקיד (IAM), VPC ורשת משנה.
- בסביבת AWS Cloud9 שלך, צור תיקיה חדשה בשם DeepRacer.
- הפעל את הפקודה הבאה כדי להתקין את AWS CDK, וודא שיש לך את התלות הנכונות לפריסת תיק העבודות:
- כדי לוודא שה-AWS CDK הותקן וכדי לגשת למסמכים, הפעל את הפקודה הבאה בטרמינל שלך (היא אמורה להפנות אותך לתיעוד AWS CDK):
- כעת אנו יכולים לשכפל את מאגר AWS DeepRacer ממנו GitHub.
- פתח את המאגר המשובט ב-AWS Cloud9:
לאחר שתבדוק את התוכן ב- DeepRacer_cdk
ספרייה, יהיה קובץ בשם package.json
עם כל המודולים והתלות הנדרשים מוגדרים. זה המקום שבו אתה יכול להגדיר את המשאבים שלך במודול.
- לאחר מכן, התקן את כל המודולים והתלות הנדרשים עבור אפליקציית AWS CDK:
זה יסנתז את תבנית CloudFormation המתאימה.
- כדי להפעיל את הפריסה, שנה את הקובץ context.json עם שמות פרמטרים או הגדר אותם במפורש במהלך זמן הריצה:
הרכיבים הבאים נוצרים עבור ניתוח יומן AWS DeepRacer בהתבסס על הפעלת הסקריפט:
- An תפקיד IAM למחברת SageMaker עם מדיניות מנוהלת
- A מופע מחברת SageMaker עם סוג המופע נוסף במפורש כפרמטר cdk context או ערך ברירת מחדל המאוחסן בקובץ context.json
- VPC עם CIDR כפי שצוין בקובץ context.json יחד עם ארבע רשתות משנה ציבוריות שהוגדרו
- קבוצת אבטחה חדשה עבור מופע מחברת Sagemaker המאפשרת תקשורת בתוך ה-VPC
- מדיניות מחזור חיים של SageMaker עם סקריפט bash הטוען מראש את התוכן של אחר מאגר GitHub, המכיל את הקבצים שבהם אנו משתמשים להפעלת ניתוח היומן במודלים של AWS DeepRacer
- אתה יכול להריץ את ערימת CDK של AWS באופן הבא:
- עבור אל מסוף AWS CloudFormation באזור שבו נפרסת המחסנית כדי לאמת את המשאבים.
כעת משתמשים יכולים להתחיל להשתמש בשירותים אלה כדי לעבוד עם ניתוח יומנים והדרכה מעמיקה של מודל RL ב- SageMaker עבור AWS DeepRacer.
בדיקת מודול
אתה יכול להפעיל גם כמה בדיקות יחידות לפני פריסת המחסנית כדי לוודא שלא הסרת בטעות משאבים נדרשים. בדיקות היחידה ממוקמות ב DeepRacer/test/deep_racer.test.ts
וניתן להפעיל אותו עם הקוד הבא:
צור דיאגרמות באמצעות cdk-dia
כדי ליצור דיאגרמות, בצע את השלבים הבאים:
- התקן
graphviz
באמצעות כלי מערכת ההפעלה שלך:
זה מתקין את יישום cdk-dia.
- כעת הפעל את הקוד הבא:
ייצוג גרפי של ערימת ה-AWS CDK שלך יאוחסן בפורמט .png.
לאחר שתפעיל את השלבים הקודמים, אתה אמור לראות את תהליך היצירה של מופע המחברת עם סטטוס ממתין ל. כאשר הסטטוס של מופע המחברת הוא בשירות (כפי שמוצג בצילום המסך הבא), אתה יכול להמשיך עם השלבים הבאים.
- בחרו פתח את צדק כדי להתחיל להפעיל את סקריפט Python לביצוע ניתוח היומן.
לפרטים נוספים על ניתוח יומנים באמצעות AWS DeepRacer והדמיות קשורות, עיין ב שימוש בניתוח יומן כדי להניע ניסויים ולנצח במירוץ AWS DeepRacer F1 ProAm.
לנקות את
כדי להימנע מחיובים מתמשכים, בצע את השלבים הבאים:
- השתמש ב-cdk destroy כדי למחוק את המשאבים שנוצרו דרך AWS CDK.
- במסוף AWS CloudFormation, מחק את ערימת CloudFormation.
סיכום
אירועי AWS DeepRacer הם דרך מצוינת להעלות עניין ולהגדיל את הידע ב-ML בכל עמודי התווך והרמות של הארגון. בפוסט זה שיתפנו כיצד ניתן להגדיר סביבת AWS DeepRacer דינמית ולהגדיר שירותים סלקטיביים כדי להאיץ את המסע של המשתמשים בפלטפורמת AWS. דנו כיצד ליצור שירותים Amazon SageMaker Notebook Instance, תפקידי IAM, תצורת מחזור החיים של SageMaker Notebook עם שיטות עבודה מומלצות, VPC ו ענן מחשוב אלסטי של אמזון (Amazon EC2) מופעים המבוססים על זיהוי ההקשר באמצעות AWS CDK ושינוי קנה מידה עבור משתמשים שונים באמצעות AWS DeepRacer.
הגדר את סביבת CDK והפעל את מחברת ניתוח היומן המתקדמת כדי להביא ליעילות בהפעלת המודול. עזור לרוץ להשיג תוצאות טובות יותר בפחות זמן ולהשיג תובנות מפורטות לגבי פונקציות תגמול ופעולה.
הפניות
מידע נוסף זמין במשאבים הבאים:
- הפוך את תוכנית ההתקנה של אמזון SageMaker Studio לאוטומטית באמצעות AWS CDK
- התייחסות לממשק API של AWS SageMaker CDK
על הכותבים
זדנקו אסטוק עובד כאדריכל ענן ומהנדס DevOps ב-Accenture. הוא עובד עם AABG לפיתוח ויישום פתרונות ענן חדשניים, ומתמחה בתשתיות כקוד ואבטחת ענן. זדנקו אוהב לרכב על אופניים למשרד ונהנה מטיולים נעימים בטבע.
Selimcan "Can" Sakar הוא מפתח ענן ראשון וארכיטקט פתרונות ב-Accenture עם התמקדות בבינה מלאכותית ותשוקה לצפות במודלים מתכנסים.
שיכר קווטרה הוא ארכיטקט פתרונות AI/ML ב-Amazon Web Services, עובד עם אינטגרטור מערכות גלובלי מוביל. שיכר מסייעת באדריכלות, בנייה ותחזוקה של סביבות ענן חסכוניות וניתנות להרחבה עבור הארגון, ותומכת בשותף GSI בבניית פתרונות אסטרטגיים לתעשייה ב-AWS. שיכר נהנה לנגן בגיטרה, להלחין מוזיקה ולתרגל מיינדפולנס בזמנו הפנוי.
- הפצת תוכן ויחסי ציבור מופעל על ידי SEO. קבל הגברה היום.
- Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. ידע מוגבר. גישה כאן.
- מקור: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/configure-an-aws-deepracer-environment-for-training-and-log-analysis-using-the-aws-cdk/
- 10
- 100
- 11
- 7
- 9
- a
- יכול
- להאיץ
- אקסנצ'ר
- גישה
- בטעות
- חֶשְׁבּוֹן
- להשיג
- הושג
- לרוחב
- פעולה
- פעולות
- הוסיף
- נוסף
- מאומץ
- מתקדם
- התקדמות
- לאחר
- סוֹכֵן
- AI
- AI / ML
- איידס
- מטרות
- תעשיות
- מאפשר
- אמזון בעברית
- אמזון
- אמזון SageMaker
- סטודיו SageMaker של אמזון
- אמזון שירותי אינטרנט
- כמות
- אנליזה
- ו
- אחר
- API
- האפליקציה
- בקשה
- יישומים
- יישומית
- ארכיטקטורה
- סביב
- מלאכותי
- בינה מלאכותית
- בינה מלאכותית (AI)
- לעזור
- המשויך
- אוטומטי
- אוטומציה
- זמין
- AWS
- AWS Cloud9
- AWS CloudFormation
- AWS Deep Racer
- מבוסס
- לחבוט
- יסודות
- להיות
- לפני
- להיות
- הטוב ביותר
- שיטות עבודה מומלצות
- מוטב
- להביא
- בִּניָן
- נקרא
- יכול לקבל
- מכונית
- מקרה
- מקרים
- מסוים
- שינוי
- חיובים
- ענן
- אבטחת ענן
- Cloud9
- קוד
- לשתף פעולה
- עמיתים
- משולב
- תקשורת
- חברות
- להתחרות
- מתחרים
- להשלים
- רכיבים
- לחשב
- מושגים
- תְצוּרָה
- רב
- קונסול
- מכיל
- תוכן
- הקשר
- לִשְׁלוֹט
- לְהִתְכַּנֵס
- תַאֲגִיד
- תוֹאֵם
- לִיצוֹר
- נוצר
- יוצרים
- יצירה
- אישורים
- נתונים
- מדע נתונים
- עמוק
- בְּרִירַת מֶחדָל
- מוגדר
- לפרוס
- פרס
- פריסה
- פריסה
- מְתוּאָר
- להרוס
- מְפוֹרָט
- פרטים
- לפתח
- מפתח
- צעצועי התפתחות
- דיאגרמות
- אחר
- מגלה
- נָדוֹן
- תיעוד
- לא
- נהיגה
- בְּמַהֲלָך
- דינמי
- בקלות
- אפקטיבי
- יְעִילוּת
- יעילות
- מַאֲמָצִים
- או
- לאפשר
- מהנדס
- ברמה הארגונית
- חברות
- סביבה
- סביבות
- חיוני
- אֲפִילוּ
- אירוע
- אירועים
- מרגש
- צפוי
- אֶקְסְפּרֶסִיבִי
- f1
- בְּקִיאוּת
- מהר
- שלח
- קבצים
- ראשון
- להתמקד
- הבא
- כדלקמן
- פוּרמָט
- מסגרת
- החל מ-
- כֵּיף
- פונקציות
- לְהַשִׂיג
- ליצור
- לקבל
- GitHub
- לתת
- נתן
- גלוֹבָּלִי
- כמובן מאליו
- גרף
- גדול
- קְבוּצָה
- מדריך
- ידות על
- בריאות
- לעזור
- מודגש
- מאוד
- מאוזן
- איך
- איך
- HTML
- HTTPS
- זיהוי
- זהות
- ליישם
- in
- להגדיל
- גדל
- תעשיות
- תעשייה
- מידע
- תשתית
- חדשני
- תובנה
- תובנות
- להתקין
- מותקן
- למשל
- ביטוח
- מוֹדִיעִין
- אינטרס
- השקעות
- IT
- מסע
- ג'סון
- מפתח
- סוג
- ידע
- שפות
- לשגר
- מוביל
- למידה
- רמות
- קו
- לינקדין
- טוען
- ממוקם
- מכונה
- למידת מכונה
- הרוב
- לעשות
- לנהל
- הצליח
- ניהול
- דרך
- ייצור
- שיווק
- לִפְגוֹשׁ
- תשומת לב מודעת
- ML
- מודל
- מודלים
- מודול
- מודולים
- מהלכים
- מספר
- כלי נגינה
- שמות
- טבע
- כמעט
- הכרחי
- חדש
- הבא
- מחברה
- Office
- על הסיפון
- מתמשך
- קוד פתוח
- תוכנת קוד פתוח
- פועל
- מערכת הפעלה
- אופטימלי
- להזמין
- ארגון
- אחרים
- פרמטר
- פרמטרים
- שותף
- תשוקה
- עבר
- ביצוע
- הרשאות
- פלטפורמה
- אפלטון
- מודיעין אפלטון
- אפלטון נתונים
- לְשַׂחֵק
- משחק
- מדיניות
- תיק עבודות
- הודעה
- כּוֹחַ
- פרקטיקות
- תנאים מוקדמים
- יְסוֹדִי
- תהליך
- תכנות
- שפות תכנות
- התקדמות
- ובלבד
- אַספָּקָה
- ציבורי
- פיתון
- מהירות
- גזע
- מרוץ
- מירוץ
- להעלות
- טִוּוּחַ
- להמליץ
- הפניה
- בדבר
- באזור
- להסיר
- הָדִיר
- שכפול
- מאגר
- נציגות
- נדרש
- משאבים
- תוצאות
- לַחֲזוֹר
- החזרות
- סקירה
- לגמול
- תגמולים
- תפקיד
- תפקידים
- הפעלה
- ריצה
- בטוח
- בעל חכמים
- להרחבה
- סולם
- סולם ai
- דרוג
- מדע
- אבטחה
- סֶלֶקטִיבִי
- שירותים
- סט
- התקנה
- משותף
- משמרות
- צריך
- הראה
- הופעות
- פָּשׁוּט
- חכם יותר
- EMS
- So
- תוכנה
- פיתוח תוכנה
- פִּתָרוֹן
- פתרונות
- כמה
- רווחים
- מומחה
- מתמחה
- ספציפי
- מפורט
- לערום
- התחלה
- החל
- מצב
- צעדים
- עוד
- מאוחסן
- פשוט
- אסטרטגי
- סטודיו
- המשנה
- רשתות משנה
- תומך
- מערכת
- מותאם
- לקחת
- לוקח
- תבנית
- תבניות
- מסוף
- מבחן
- בדיקות
- השמיים
- היסודות
- שֶׁלָהֶם
- דרך
- זמן
- ל
- כלים
- לעקוב
- רכבת
- הדרכה
- לְשַׁלֵשׁ
- הדרכות
- להבין
- יחידה
- us
- להשתמש
- במקרה להשתמש
- משתמשים
- ערך
- שונים
- Vast
- רכב
- לאמת
- גרסה
- באמצעות
- צופה
- אינטרנט
- שירותי אינטרנט
- מה
- אם
- אשר
- בזמן
- באופן נרחב
- יצטרך
- לנצח
- בתוך
- תיק עבודות
- עובד
- עובד
- של העולם
- היה
- אתה
- זפירנט