סטודיו SageMaker של אמזון היא סביבת הפיתוח המשולבת המלאה הראשונה (IDE) ללמידת מכונה (ML). Studio מספק ממשק חזותי אחד מבוסס אינטרנט שבו אתה יכול לבצע את כל שלבי הפיתוח של ML הנדרשים להכנת נתונים, כמו גם לבנות, לאמן ולפרוס מודלים. תצורות מחזור חיים הם סקריפטים של מעטפת המופעלים על ידי אירועי מחזור החיים של Studio, כגון פתיחת מחברת Studio חדשה. אתה יכול להשתמש בתצורות מחזור חיים כדי להפוך התאמה אישית לאוטומטית עבור סביבת הסטודיו שלך. התאמה אישית זו כוללת התקנת חבילות מותאמות אישית, הגדרת הרחבות למחברת, טעינה מראש של מערכי נתונים והגדרת מאגרי קוד מקור. לדוגמה, כמנהל מערכת של תחום Studio, ייתכן שתרצה חסוך בעלויות על ידי כיבוי אוטומטי של אפליקציות מחברת לאחר תקופות ארוכות של חוסר פעילות.
השמיים ערכת פיתוח ענן AWS (AWS CDK) היא מסגרת להגדרת תשתית ענן באמצעות קוד והקצאה באמצעותה AWS CloudFormation ערימות. מחסנית היא אוסף של משאבי AWS שניתן לעדכן, להעביר או למחוק באופן תכנותי. AWS CDK בונה הם אבני הבניין של יישומי AWS CDK, המייצגים את התוכנית להגדרת ארכיטקטורות ענן.
בפוסט זה, אנו מראים כיצד להשתמש ב-AWS CDK כדי להגדיר את Studio, להשתמש בתצורות מחזור החיים של Studio ולאפשר גישה שלו למדעני נתונים ומפתחים בארגון שלך.
סקירת פתרונות
המודולריות של תצורות מחזור החיים מאפשרת לך להחיל אותן על כל המשתמשים בדומיין או על משתמשים ספציפיים. בדרך זו, תוכל להגדיר תצורות של מחזור חיים ולהתייחס אליהן בסטודיו שער ליבה או שרת Jupyter במהירות ובעקביות. שער הליבה הוא נקודת הכניסה לאינטראקציה עם מופע מחברת, בעוד ששרת Jupyter מייצג את מופע Studio. זה מאפשר לך ליישם את שיטות העבודה המומלצות של DevOps ולעמוד בתקני בטיחות, תאימות ותצורה בכל חשבונות ה-AWS והאזורים. עבור פוסט זה, אנו משתמשים ב-Python כשפה הראשית, אך ניתן לשנות את הקוד בקלות לשפות אחרות הנתמכות ב-AWS CDK. למידע נוסף, עיין ב עבודה עם AWS CDK.
תנאים מוקדמים
כדי להתחיל, ודא שיש לך את התנאים המוקדמים הבאים:
שיבוט את מאגר GitHub
ראשית, לשבט מה היא מאגר GitHub.
כשאתה משכפל את המאגר, אתה יכול לראות שיש לנו פרויקט AWS CDK קלאסי עם הספרייה studio-lifecycle-config-construct
, המכיל את המבנה והמשאבים הנדרשים ליצירת תצורות מחזור חיים.
AWS CDK בונה
הקובץ שאנו רוצים לבדוק הוא aws_sagemaker_lifecycle.py
. קובץ זה מכיל את SageMakerStudioLifeCycleConfig
מבנה שאנו משתמשים בו כדי להגדיר וליצור תצורות של מחזור חיים.
השמיים SageMakerStudioLifeCycleConfig
construct מספק את המסגרת לבניית תצורות מחזור חיים באמצעות התאמה אישית AWS למבדה פונקציה וקוד מעטפת נקראים מקובץ. המבנה מכיל את הפרמטרים הבאים:
- ID – שם הפרויקט הנוכחי.
- תוכן_מחזור החיים של הסטודיו - base64 תוכן מקודד.
- תגיות_מחזור החיים של הסטודיו - תוויות שאתה מקצה לארגון משאבי אמזון. הם מוזנים כצמדי מפתח-ערך והם אופציונליים עבור תצורה זו.
- studio_lifecycle_config_app_type -
JupyterServer
מיועד לשרת הייחודי עצמו, ול-KernelGateway
האפליקציה מתאימה למיכל תמונה פועל של SageMaker.
למידע נוסף על ארכיטקטורת מחברת Studio, עיין ב צלול עמוק לתוך ארכיטקטורת אמזון SageMaker Studio Notebooks.
להלן קטע קוד של מבנה תצורת מחזור החיים של Studio (aws_sagemaker_lifecycle.py
):
לאחר ייבוא והתקנת המבנה, תוכל להשתמש בו. קטע הקוד הבא מראה כיצד ליצור תצורת מחזור חיים באמצעות המבנה במחסנית app.py
או מבנה אחר:
פרוס מבני AWS CDK
כדי לפרוס את ערימת ה-AWS CDK שלך, הפעל את הפקודות הבאות במיקום שבו שיבטת את המאגר.
הפקודה עשויה להיות python
במקום python3
בהתאם לתצורות הנתיב שלך.
- צור סביבה וירטואלית:
- עבור macOS/Linux, השתמש
python3 -m venv .cdk-venv
. - עבור Windows, השתמש
python3 -m venv .cdk-venv
.
- עבור macOS/Linux, השתמש
- הפעל את הסביבה הוירטואלית:
- עבור macOS/Linux, השתמש
source .cdk-venvbinactivate
. - עבור Windows, השתמש
.cdk-venv/Scripts/activate.bat
. - עבור PowerShell, השתמש
.cdk-venv/Scripts/activate.ps1
.
- עבור macOS/Linux, השתמש
- התקן את התלות הנדרשות:
pip install -r requirements.txt
pip install -r requirements-dev.txt
- בשלב זה, אתה יכול לחלופין לסנתז את תבנית CloudFormation עבור הקוד הזה:
- פרוס את הפתרון עם הפקודות הבאות:
aws configure
cdk bootstrap
cdk deploy
כאשר הערימה נפרסת בהצלחה, אתה אמור להיות מסוגל לראות את המחסנית בקונסולת CloudFormation.
תוכל גם להציג את תצורת מחזור החיים בקונסולת SageMaker.
בחר את תצורת מחזור החיים כדי להציג את קוד המעטפת שפועל כמו גם את כל התגים שהקצית.
צרף את תצורת מחזור החיים של Studio
ישנן מספר דרכים לצרף תצורת מחזור חיים. בחלק זה, אנו מציגים שתי שיטות: שימוש ב- קונסולת הניהול של AWS, ובאופן פרוגרמטי באמצעות התשתית שסופקה.
חבר את תצורת מחזור החיים באמצעות המסוף
כדי להשתמש במסוף, בצע את השלבים הבאים:
- במסוף SageMaker בחר תחומים בחלונית הניווט.
- בחר את שם הדומיין שבו אתה משתמש ואת פרופיל המשתמש הנוכחי, ולאחר מכן בחר ערוך.
- בחר את תצורת מחזור החיים שבה ברצונך להשתמש ובחר לצרף.
מכאן, אתה יכול גם להגדיר אותו כברירת מחדל.
צרף את תצורת מחזור החיים באופן תוכנתי
אתה יכול גם לאחזר את ה-ARN של תצורת מחזור החיים של הסטודיו שנוצרה על ידי המבנה ולצרף אותו למבנה הסטודיו באופן פרוגרמטי. הקוד הבא מציג את תצורת מחזור החיים ARN המועברת למבנה Studio:
לנקות את
השלם את השלבים בסעיף זה כדי לנקות את המשאבים שלך.
מחק את תצורת מחזור החיים של Studio
כדי למחוק את תצורת מחזור החיים שלך, בצע את השלבים הבאים:
- במסוף SageMaker בחר תצורות מחזור החיים של הסטודיו בחלונית הניווט.
- בחר את תצורת מחזור החיים ולאחר מכן בחר מחק.
מחק את ערימת AWS CDK
כשתסיים עם המשאבים שיצרת, תוכל להרוס את ערימת ה-AWS CDK שלך על ידי הפעלת הפקודה הבאה במיקום שבו שיבטת את המאגר:
כאשר תתבקשו לאשר את מחיקת הערימה, היכנסו yes
.
אתה יכול גם למחוק את הערימה בקונסולת AWS CloudFormation באמצעות השלבים הבאים:
- במסוף CloudFormation של AWS, בחר ערימות בחלונית הניווט.
- בחר את הערימה שברצונך למחוק.
- בחלונית פרטי הערימה, בחר מחק.
- בחרו מחק ערימה כאשר תתבקש לעשות זאת.
אם נתקלת בשגיאות כלשהן, ייתכן שתצטרך למחוק ידנית כמה משאבים בהתאם לתצורת החשבון שלך.
סיכום
בפוסט זה, דנו כיצד Studio משמש כ-IDE עבור עומסי עבודה של ML. Studio מציע תמיכה בתצורת מחזור חיים, המאפשרת לך להגדיר סקריפטים מותאמים אישית של מעטפת לביצוע משימות אוטומטיות, או להגדיר סביבות פיתוח בעת ההשקה. השתמשנו בבניית AWS CDK כדי לבנות את התשתית עבור המשאב המותאם אישית וקונפיגורציית מחזור החיים. קונסטרוקציות מסונתזות לתוך ערימות CloudFormation שנפרסות לאחר מכן כדי ליצור את המשאב המותאם אישית ואת סקריפט מחזור החיים המשמשים ב-Studio ובליבת המחברת.
לקבלת מידע נוסף, בקר סטודיו SageMaker של אמזון.
על הכותבים
קורי היירסטון הוא מהנדס תוכנה במעבדת פתרונות ML של אמזון. כיום הוא עובד על אספקת פתרונות תוכנה לשימוש חוזר.
אלכס שיראת ' הוא מהנדס למידת מכונה בכיר במעבדת הפתרונות של אמזון ML. הוא מוביל צוותים של מדעני נתונים ומהנדסים לבניית יישומי בינה מלאכותית כדי לתת מענה לצרכים העסקיים.
גורי פנדשוואר הוא מנהל מהנדס במעבדת הפתרונות של אמזון ML. הוא וצוות המהנדסים שלו עובדים על בניית פתרונות ומסגרות לשימוש חוזר שעוזרים להאיץ את האימוץ של שירותי AWS AI/ML עבור מקרי שימוש עסקיים של לקוחות.
- הפצת תוכן ויחסי ציבור מופעל על ידי SEO. קבל הגברה היום.
- EVM Finance. ממשק מאוחד למימון מבוזר. גישה כאן.
- Quantum Media Group. IR/PR מוגבר. גישה כאן.
- PlatoAiStream. Web3 Data Intelligence. הידע מוגבר. גישה כאן.
- מקור: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/use-the-aws-cdk-to-deploy-amazon-sagemaker-studio-lifecycle-configurations/
- :הוא
- :איפה
- $ למעלה
- 100
- 12
- 14
- 7
- a
- יכול
- להאיץ
- גישה
- חֶשְׁבּוֹן
- חשבונות
- לרוחב
- כתובת
- אימוץ
- לאחר
- AI
- AI / ML
- תעשיות
- מאפשר
- גם
- אמזון בעברית
- מעבדת פתרונות אמזון ML
- אמזון SageMaker
- סטודיו SageMaker של אמזון
- אמזון שירותי אינטרנט
- an
- ו
- אחר
- כל
- האפליקציה
- יישומים
- החל
- אפליקציות
- ארכיטקטורה
- ARE
- AS
- שהוקצה
- At
- לצרף
- אוטומטי
- אוטומטי
- באופן אוטומטי
- AWS
- AWS CloudFormation
- BE
- להיות
- הטוב ביותר
- שיטות עבודה מומלצות
- אבני
- לִבנוֹת
- בִּניָן
- עסקים
- אבל
- by
- CAN
- מקרים
- השתנה
- בחרו
- קלאסי
- ענן
- תשתית ענן
- קוד
- אוסף
- COM
- להשלים
- הענות
- תְצוּרָה
- לאשר
- קונסול
- לבנות
- מכולה
- מכיל
- תוכן
- מתכתב
- עלויות
- לִיצוֹר
- נוצר
- נוֹכְחִי
- כיום
- מנהג
- התאמה אישית
- נתונים
- מערכי נתונים
- עמוק
- בְּרִירַת מֶחדָל
- הגדרה
- תלוי
- לפרוס
- פרס
- להרוס
- פרטים
- מפתחים
- צעצועי התפתחות
- נָדוֹן
- תחום
- שם תחום
- עשה
- מטה
- בקלות
- או
- לאפשר
- מאפשר
- מהנדס
- מהנדסים
- זן
- כניסה
- סביבה
- סביבות
- שגיאות
- אירועים
- דוגמה
- סיומות
- שלח
- ראשון
- הבא
- בעד
- מסגרת
- מסגרות
- החל מ-
- לגמרי
- פונקציה
- שער כניסה
- לקבל
- GitHub
- יש
- יש
- he
- לעזור
- כאן
- שֶׁלוֹ
- איך
- איך
- HTML
- http
- HTTPS
- ID
- תמונה
- לייבא
- in
- כולל
- מידע
- תשתית
- להתקין
- התקנה
- למשל
- במקום
- משולב
- אינטראקציה
- מִמְשָׁק
- אל תוך
- IT
- שֶׁלָה
- עצמו
- jpg
- מעבדה
- תוויות
- שפה
- שפות
- לשגר
- מוביל
- למידה
- מעגל החיים
- מיקום
- ארוך
- מכונה
- למידת מכונה
- ראשי
- לעשות
- ניהול
- מנהל
- באופן ידני
- מאי..
- לִפְגוֹשׁ
- שיטות
- ML
- מודלים
- יותר
- נִרגָשׁ
- מספר
- שם
- ניווט
- צרכי
- חדש
- מחברה
- להתבונן
- of
- המיוחדות שלנו
- on
- or
- ארגון
- אחר
- חבילות
- זוגות
- זגוגית
- פרמטרים
- עבר
- נתיב
- לְבַצֵעַ
- תקופות
- אפלטון
- מודיעין אפלטון
- אפלטון נתונים
- נקודה
- הודעה
- PowerShell
- פרקטיקות
- להכין
- תנאים מוקדמים
- להציג
- פּרוֹפִיל
- פּרוֹיֶקט
- ובלבד
- מספק
- מתן
- פיתון
- מהירות
- חומר עיוני
- אזורים
- מאגר
- המייצג
- מייצג
- נדרש
- דרישות
- משאב
- משאבים
- לשימוש חוזר
- הפעלה
- ריצה
- בְּטִיחוּת
- בעל חכמים
- מדענים
- היקף
- סקריפטים
- סעיף
- עצמי
- לחצני מצוקה לפנסיונרים
- משמש
- שירותים
- סט
- הצבה
- פָּגָז
- צריך
- לְהַצִיג
- הופעות
- כבה
- יחיד
- תוכנה
- מהנדס תוכנה
- פִּתָרוֹן
- פתרונות
- כמה
- מָקוֹר
- קוד מקור
- ספציפי
- לערום
- ערימות
- תקנים
- החל
- החל
- צעדים
- סטודיו
- בהצלחה
- כזה
- תמיכה
- נתמך
- מערכת
- משימות
- נבחרת
- צוותי
- תבנית
- זֶה
- השמיים
- אותם
- אז
- הֵם
- זֶה
- דרך
- ל
- רכבת
- מופעל
- שתיים
- ייחודי
- מְעוּדכָּן
- להשתמש
- מְשׁוּמָשׁ
- משתמש
- משתמשים
- באמצעות
- לצפיה
- וירטואלי
- לְבַקֵר
- רוצה
- דֶרֶך..
- דרכים
- we
- אינטרנט
- שירותי אינטרנט
- המבוסס על האינטרנט
- טוֹב
- מתי
- ואילו
- אשר
- יצטרך
- חלונות
- עם
- עובד
- עובד
- אתה
- זפירנט