To objavo sta skupaj napisala Zdenko Estok, Cloud Architect pri Accenture in Sakar Selimcan, DeepRacer SME pri Accenture.
Z naraščajočo uporabo umetne inteligence (AI) in strojnega učenja (ML) za veliko večino industrij (od zdravstva do zavarovalništva, od proizvodnje do trženja) se glavni poudarek preusmeri na učinkovitost pri gradnji in usposabljanju modelov v velikem obsegu. Ključnega pomena je ustvarjanje razširljivega okolja podatkovne znanosti brez težav. Zagon in konfiguracija okolja, prilagojenega za določen primer uporabe, lahko traja precej časa, še težje pa je vključitev sodelavcev za sodelovanje.
Glede na Accenture, lahko podjetja, ki uspejo učinkovito razširiti AI in ML, dosežejo skoraj potrojni donos svojih naložb. Kljub temu vsa podjetja ne dosegajo svojih pričakovanih donosov na svoji poti AI/ML. Kompleti orodij za avtomatizacijo infrastrukture postanejo bistveni za horizontalno prilagajanje prizadevanj AI/ML znotraj korporacije.
AWS DeepRacer je preprost in zabaven način za začetek učenja z okrepitvijo (RL), tehnike ML, kjer agent odkrije optimalne ukrepe, ki jih je treba izvesti v danem okolju. V našem primeru bi bilo to vozilo AWS DeepRacer, ki poskuša hitro dirkati po stezi. Hitro lahko začnete uporabljati RL s praktičnimi vadnicami, ki vas vodijo skozi osnove usposabljanja modelov RL in jih preizkusite v razburljivi, izkušnjo dirkanja avtonomnih avtomobilov.
Ta objava prikazuje, kako lahko podjetja uporabljajo infrastrukturo kot kodo (IaC) z Komplet za razvoj oblaka AWS (AWS CDK) za pospešitev ustvarjanja in podvajanja visoko prenosljive infrastrukture in enostavno tekmovanje za dogodke AWS DeepRacer v velikem obsegu.
»IaC v kombinaciji z upravljanim okoljem Jupyter nam je dal najboljše iz obeh svetov: ponovljiva, zelo prenosljiva podatkovna znanstvena okolja, v katera lahko vključimo naše konkurente AWS DeepRacer, da se osredotočijo na to, kar delajo najbolje: hitro urjenje hitrih modelov.«
– Selimcan Sakar, AWS DeepRacer SME pri Accenture.
Pregled rešitev
Orkestriranje vseh potrebnih storitev zahteva precej časa, ko gre za ustvarjanje razširljive predloge, ki jo je mogoče uporabiti za več primerov uporabe. V preteklosti, Oblikovanje oblaka AWS ustvarjene so bile predloge za avtomatizacijo ustvarjanja teh storitev. Z napredkom v avtomatizaciji in konfiguriranju z vse večjimi stopnjami abstrakcije za postavitev različnih okolij z orodji IAC se AWS CDK široko uporablja v različnih podjetjih. AWS CDK je odprtokodno ogrodje za razvoj programske opreme za definiranje virov vaših aplikacij v oblaku. Uporablja poznavanje in izrazno moč programskih jezikov za modeliranje vaših aplikacij, hkrati pa zagotavlja vire na varen in ponovljiv način.
V tej objavi omogočamo zagotavljanje različnih komponent, potrebnih za izvajanje analize dnevnika z uporabo Amazon SageMaker na AWS DeepRacer prek AWS CDK konstrukti.
Čeprav je graf analize v konzoli DeepRacer učinkovit in preprost glede dodeljenih nagrad in doseženega napredka, ne daje vpogleda v to, kako hitro se avtomobil premika skozi točke poti ali kakšno linijo ima avto najraje okoli steze. . Tukaj nastopi napredna analiza dnevnika. Namen naše napredne analize dnevnika je zagotoviti učinkovitost pri treningu za nazaj, da bi razumeli, katere funkcije nagrajevanja in akcijski prostori delujejo bolje od drugih pri treniranju več modelov in ali je model preveč primeren, tako da lahko dirkači trenirajo pametneje in dosegajo boljše rezultate z manj treninga.
Naša rešitev opisuje konfiguracijo okolja AWS DeepRacer z uporabo AWS CDK za pospešitev potovanja uporabnikov, ki eksperimentirajo z analizo dnevnika SageMaker in učenjem okrepitve na AWS za dogodek AWS DeepRacer.
Skrbnik lahko zažene skript AWS CDK, ki je na voljo v GitHub repo preko Konzola za upravljanje AWS ali v terminalu po nalaganju kode v njihovo okolje. Koraki so naslednji:
- Odprto AWS Cloud9 na konzoli.
- Naložite modul AWS CDK iz GitHub v okolje AWS Cloud9.
- Konfigurirajte modul AWS CDK, kot je opisano v tej objavi.
- Odprite datoteko cdk.context.json in preglejte vse parametre.
- Po potrebi spremenite parametre in zaženite ukaz AWS CDK s predvideno osebo, da zaženete konfigurirano okolje, primerno za to osebo.
Naslednji diagram prikazuje arhitekturo rešitev.
S pomočjo AWS CDK lahko nadziramo različice naših omogočenih virov in imamo zelo prenosljivo okolje, ki je v skladu z najboljšimi praksami na ravni podjetja.
Predpogoji
Če želite zagotoviti okolja ML z AWS CDK, izpolnite naslednje predpogoje:
- Imeti dostop do računa AWS in dovoljenj znotraj regije za uvajanje potrebnih virov za različne osebe. Prepričajte se, da imate poverilnice in dovoljenja za uvedbo sklada AWS CDK v svoj račun.
- Priporočamo, da upoštevate nekatere najboljše prakse, ki so poudarjene s koncepti, ki so podrobno opisani v naslednjih virih:
- Kloniraj GitHub repo v svoje okolje.
Razporedite portfelj v svoj račun
Pri tej uvedbi uporabljamo AWS Cloud9 za ustvarjanje okolja podatkovne znanosti z uporabo AWS CDK.
- Pomaknite se do konzole AWS Cloud9.
- Določite vrsto okolja, vrsto primerka in platformo.
- Določite svoje AWS upravljanje identitete in dostopa (IAM), VPC in podomrežje.
- V okolju AWS Cloud9 ustvarite novo mapo z imenom DeepRacer.
- Zaženite naslednji ukaz za namestitev AWS CDK in se prepričajte, da imate prave odvisnosti za uvedbo portfelja:
- Če želite preveriti, ali je bil AWS CDK nameščen, in dostopati do dokumentov, zaženite naslednji ukaz v svojem terminalu (preusmeriti bi vas moral na dokumentacijo AWS CDK):
- Zdaj lahko kloniramo repozitorij AWS DeepRacer iz GitHub.
- Odprite klonirani repo v AWS Cloud9:
Ko pregledate vsebino v DeepRacer_cdk
imenik, bo tam datoteka, imenovana package.json
z definiranimi vsemi zahtevanimi moduli in odvisnostmi. Tukaj lahko definirate svoje vire v modulu.
- Nato namestite vse zahtevane module in odvisnosti za aplikacijo AWS CDK:
To bo sintetiziralo ustrezno predlogo CloudFormation.
- Če želite zagnati uvajanje, spremenite datoteko context.json z imeni parametrov ali jih izrecno definirajte med izvajanjem:
Naslednje komponente so ustvarjene za analizo dnevnika AWS DeepRacer na podlagi izvajanja skripta:
- An Vloga IAM za prenosnik SageMaker z upravljanim pravilnikom
- A Primer zvezka SageMaker z vrsto primerka, ki je izrecno dodan kot parameter konteksta cdk ali privzeta vrednost, shranjena v datoteki context.json
- VPC s CIDR, kot je določeno v datoteki context.json, skupaj s konfiguriranimi štirimi javnimi podomrežji
- Nova varnostna skupina za instanco prenosnega računalnika Sagemaker, ki omogoča komunikacijo znotraj VPC
- Politika življenjskega cikla SageMaker s skriptom bash, ki vnaprej nalaga vsebino drugega GitHub repozitorij, ki vsebuje datoteke, ki jih uporabljamo za izvajanje analize dnevnika na modelih AWS DeepRacer
- Sklad AWS CDK lahko zaženete na naslednji način:
- Pojdite na konzolo AWS CloudFormation v regiji, kjer je sklad nameščen, da preverite vire.
Zdaj lahko uporabniki začnejo uporabljati te storitve za delo z analizo dnevnika in globokim usposabljanjem modela RL na SageMaker za AWS DeepRacer.
Testiranje modula
Pred uvedbo sklada lahko zaženete tudi nekaj testov enote, da preverite, ali niste pomotoma odstranili nobenega zahtevanega vira. Preizkusi enot se nahajajo v DeepRacer/test/deep_racer.test.ts
in ga je mogoče zagnati z naslednjo kodo:
Ustvarite diagrame z uporabo cdk-dia
Če želite ustvariti diagrame, izvedite naslednje korake:
- namestitev
graphviz
z uporabo orodij operacijskega sistema:
S tem se namesti aplikacija cdk-dia.
- Zdaj zaženite naslednjo kodo:
Grafična predstavitev vašega sklada AWS CDK bo shranjena v formatu .png.
Ko izvedete prejšnje korake, bi morali videti, da bi lahko videli postopek ustvarjanja primerka zvezka s statusom Do. Ko je stanje primerka zvezka V službi (kot je prikazano na naslednjem posnetku zaslona), lahko nadaljujete z naslednjimi koraki.
- Izberite Odprite Jupyter da začnete izvajati skript Python za izvedbo analize dnevnika.
Za dodatne podrobnosti o analizi dnevnika z uporabo AWS DeepRacer in povezanih vizualizacij glejte Uporaba analize dnevnika za izvajanje eksperimentov in zmago na dirki AWS DeepRacer F1 ProAm.
Čiščenje
Če se želite izogniti nenehnim bremenitvam, izvedite naslednje korake:
- Uporabite cdk destroy, da izbrišete vire, ustvarjene prek AWS CDK.
- Na konzoli AWS CloudFormation izbrišite sklad CloudFormation.
zaključek
Dogodki AWS DeepRacer so odličen način za dvig zanimanja in povečanje znanja o strojnem strojenju na vseh stebrih in ravneh organizacije. V tej objavi smo delili, kako lahko konfigurirate dinamično okolje AWS DeepRacer in nastavite selektivne storitve za pospešitev potovanja uporabnikov na platformi AWS. Razpravljali smo o tem, kako ustvariti primerek prenosnega računalnika Amazon SageMaker, vloge IAM, konfiguracijo življenjskega cikla prenosnega računalnika SageMaker z najboljšimi praksami, VPC in Amazonski elastični računalniški oblak (Amazon EC2) primerki, ki temeljijo na prepoznavanju konteksta z uporabo AWS CDK in skaliranja za različne uporabnike z uporabo AWS DeepRacer.
Konfigurirajte okolje CDK in zaženite beležnico napredne analize dnevnika, da zagotovite učinkovitost pri izvajanju modula. Pomagajte dirkačem doseči boljše rezultate v krajšem času in pridobite natančen vpogled v funkcije in dejanja nagrajevanja.
Reference
Več informacij je na voljo v naslednjih virih:
- Avtomatizirajte nastavitve Amazon SageMaker Studio z uporabo AWS CDK
- Referenca API-ja AWS SageMaker CDK
O avtorjih
Zdenko Estok dela kot arhitekt oblaka in inženir DevOps pri Accenture. Sodeluje z AABG pri razvoju in implementaciji inovativnih rešitev v oblaku ter je specializiran za infrastrukturo kot kodo in varnost v oblaku. Zdenko rad kolesari v službo in uživa v prijetnih sprehodih v naravi.
Selimcan »Lahko« Sakar je prvi razvijalec v oblaku in arhitekt rešitev pri Accenture s poudarkom na umetni inteligenci in strastjo do opazovanja združevanja modelov.
Shikhar Kwatra je specialist za rešitve AI/ML pri Amazon Web Services, ki sodeluje z vodilnim globalnim sistemskim integratorjem. Shikhar pomaga pri arhitekturi, gradnji in vzdrževanju stroškovno učinkovitih, razširljivih okolij v oblaku za organizacijo in podpira partnerja GSI pri gradnji strateških industrijskih rešitev na AWS. Shikhar uživa v igranju kitare, komponiranju glasbe in vadbi čuječnosti v prostem času.
- Distribucija vsebine in PR s pomočjo SEO. Okrepite se še danes.
- Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Razširjeno znanje. Dostopite tukaj.
- vir: 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
- Sposobna
- pospeši
- Accenture
- dostop
- po nesreči
- Račun
- Doseči
- doseže
- čez
- Ukrep
- dejavnosti
- dodano
- Dodatne
- sprejet
- napredno
- napredek
- po
- Agent
- AI
- AI / ML
- pomoč
- Cilje
- vsi
- Dovoli
- Amazon
- Amazon EC2
- Amazon SageMaker
- Amazon SageMaker Studio
- Amazon Web Services
- znesek
- Analiza
- in
- Še ena
- API
- aplikacija
- uporaba
- aplikacije
- uporabna
- Arhitektura
- okoli
- umetni
- Umetna inteligenca
- Umetna inteligenca (AI)
- pomoč
- povezan
- avtomatizirati
- Avtomatizacija
- Na voljo
- AWS
- AWS Cloud9
- Oblikovanje oblaka AWS
- AWS DeepRacer
- temeljijo
- bash
- Osnove
- postanejo
- pred
- počutje
- BEST
- najboljše prakse
- Boljše
- prinašajo
- Building
- se imenuje
- Lahko dobiš
- voziček
- primeru
- primeri
- nekatere
- spremenite
- Stroški
- Cloud
- Varnost v oblaku
- Cloud9
- Koda
- sodelovati
- sodelavci
- kombinirani
- Komunikacija
- Podjetja
- tekmujejo
- tekmovalci
- dokončanje
- deli
- Izračunajte
- koncepti
- konfiguracija
- velika
- Konzole
- Vsebuje
- vsebina
- ozadje
- nadzor
- zbližati
- KORPORACIJA
- Ustrezno
- ustvarjajo
- ustvaril
- Ustvarjanje
- Oblikovanje
- Mandatno
- datum
- znanost o podatkih
- globoko
- privzeto
- opredeljen
- razporedi
- razporejeni
- uvajanja
- uvajanje
- opisano
- uniči
- podrobno
- Podrobnosti
- Razvoj
- Razvojni
- Razvoj
- diagrami
- drugačen
- Odkritelji
- razpravljali
- Dokumentacija
- Ne
- pogon
- med
- dinamično
- enostavno
- Učinkovito
- učinkovitosti
- učinkovito
- prizadevanja
- bodisi
- omogočajo
- inženir
- na ravni podjetja
- podjetja
- okolje
- okolja
- bistvena
- Tudi
- Event
- dogodki
- zanimivo
- Pričakuje
- izrazno
- f1
- Poznavanje
- FAST
- file
- datoteke
- prva
- Osredotočite
- po
- sledi
- format
- Okvirni
- iz
- zabava
- funkcije
- Gain
- ustvarjajo
- dobili
- GitHub
- Daj
- dana
- Globalno
- odobreno
- graf
- veliko
- skupina
- vodi
- hands-on
- zdravstveno varstvo
- pomoč
- Poudarjeno
- zelo
- Horizontalno
- Kako
- Kako
- HTML
- HTTPS
- identifikacijo
- identiteta
- izvajati
- in
- Povečajte
- narašča
- industrij
- Industrija
- Podatki
- Infrastruktura
- inovativne
- vpogled
- vpogledi
- namestitev
- nameščen
- primer
- zavarovanje
- Intelligence
- obresti
- naložbe
- IT
- Potovanje
- json
- Ključne
- Otrok
- znanje
- jeziki
- kosilo
- vodi
- učenje
- ravni
- vrstica
- nalaganje
- nahaja
- stroj
- strojno učenje
- Večina
- Znamka
- upravljanje
- upravlja
- upravljanje
- Način
- proizvodnja
- Trženje
- Srečati
- Pozornost
- ML
- Model
- modeli
- Moduli
- Moduli
- premika
- več
- Glasba
- Imena
- Narava
- skoraj
- potrebno
- Novo
- Naslednja
- prenosnik
- Office
- Na krovu
- v teku
- open source
- Odprtokodna programska oprema
- deluje
- operacijski sistem
- optimalna
- Da
- Organizacija
- drugi
- parameter
- parametri
- partner
- strast
- preteklosti
- izvajati
- Dovoljenja
- platforma
- platon
- Platonova podatkovna inteligenca
- PlatoData
- Predvajaj
- igranje
- politika
- Portfelj
- Prispevek
- moč
- vaje
- predpogoji
- primarni
- Postopek
- Programiranje
- programskih jezikov
- Napredek
- če
- zagotavljanje
- javnega
- Python
- hitro
- Dirka
- Tekmovalci
- racing
- dvigniti
- obsegu
- Priporočamo
- preusmeriti
- o
- okolica
- odstrani
- ponovljivo
- replikacija
- Skladišče
- zastopanje
- obvezna
- viri
- Rezultati
- vrnitev
- vrne
- pregleda
- Nagrada
- Nagrade
- vloga
- vloge
- Run
- tek
- varna
- sagemaker
- razširljive
- Lestvica
- lestvica ai
- skaliranje
- Znanost
- varnost
- selektivno
- Storitve
- nastavite
- nastavitev
- deli
- Izmene
- shouldnt
- pokazale
- Razstave
- Enostavno
- pametnejši
- EMS
- So
- Software
- Razvoj programske opreme
- Rešitev
- rešitve
- nekaj
- prostori
- specialist
- specializirano
- specifična
- določeno
- sveženj
- Začetek
- začel
- Status
- Koraki
- Še vedno
- shranjeni
- naravnost
- Strateško
- studio
- subnet
- podomrežja
- Podpira
- sistem
- prilagojene
- Bodite
- meni
- Predloga
- predloge
- terminal
- Test
- testi
- O
- Osnove
- njihove
- skozi
- čas
- do
- orodja
- sledenje
- Vlak
- usposabljanje
- Triple
- vaje
- razumeli
- Enota
- us
- uporaba
- primeru uporabe
- Uporabniki
- vrednost
- različnih
- Popravljeno
- vozilo
- preverjanje
- različica
- preko
- gledanju
- web
- spletne storitve
- Kaj
- ali
- ki
- medtem
- pogosto
- bo
- zmago
- v
- delo
- deluje
- deluje
- svetu
- bi
- Vi
- Vaša rutina za
- zefirnet