Amazon SageMaker Studio je prvo popolnoma integrirano razvojno okolje (IDE) za strojno učenje (ML). Studio ponuja enoten spletni vizualni vmesnik, kjer lahko izvedete vse razvojne korake ML, ki so potrebni za pripravo podatkov, kot tudi za gradnjo, usposabljanje in uvajanje modelov. Konfiguracije življenjskega cikla so lupinski skripti, ki jih sprožijo dogodki življenjskega cikla Studia, kot je zagon novega zvezka Studio. S konfiguracijami življenjskega cikla lahko avtomatizirate prilagajanje svojega okolja Studio. Ta prilagoditev vključuje namestitev paketov po meri, konfiguracijo razširitev prenosnika, vnaprejšnje nalaganje naborov podatkov in nastavitev repozitorijev izvorne kode. Na primer, kot skrbnik za domeno Studio boste morda želeli prihranite stroške tako, da se aplikacije za prenosnike samodejno izklopijo po dolgih obdobjih nedejavnosti.
O Komplet za razvoj oblaka AWS (AWS CDK) je ogrodje za definiranje infrastrukture oblaka prek kode in njeno zagotavljanje prek Oblikovanje oblaka AWS skladi. Sklad je zbirka virov AWS, ki jih je mogoče programsko posodobiti, premakniti ali izbrisati. AWS CDK konstrukti so gradniki aplikacij AWS CDK, ki predstavljajo načrt za definiranje arhitektur oblaka.
V tej objavi prikazujemo, kako uporabiti AWS CDK za nastavitev Studia, uporabo konfiguracij življenjskega cikla Studia in omogočanje njegovega dostopa znanstvenikom in razvijalcem podatkov v vaši organizaciji.
Pregled rešitev
Modularnost konfiguracij življenjskega cikla vam omogoča, da jih uporabite za vse uporabnike v domeni ali za določene uporabnike. Na ta način lahko nastavite konfiguracije življenjskega cikla in se nanje sklicujete v Studiu prehod jedra ali strežnik Jupyter hitro in dosledno. Prehod jedra je vstopna točka za interakcijo s primerkom prenosnega računalnika, medtem ko strežnik Jupyter predstavlja primerek Studio. To vam omogoča uporabo najboljših praks DevOps in izpolnjevanje standardov varnosti, skladnosti in konfiguracije v vseh računih in regijah AWS. Za to objavo uporabljamo Python kot glavni jezik, vendar je kodo mogoče preprosto spremeniti v druge jezike, ki jih podpira AWS CDK. Za več informacij glejte Delo z AWS CDK.
Predpogoji
Za začetek se prepričajte, da imate naslednje pogoje:
Klonirajte repozitorij GitHub
Najprej klon o GitHub repozitorij.
Ko klonirate repozitorij, lahko opazite, da imamo klasičen projekt AWS CDK z imenikom studio-lifecycle-config-construct
, ki vsebuje konstrukcijo in vire, potrebne za ustvarjanje konfiguracij življenjskega cikla.
Konstrukcije AWS CDK
Datoteka, ki jo želimo pregledati, je aws_sagemaker_lifecycle.py
. Ta datoteka vsebuje SageMakerStudioLifeCycleConfig
konstrukcijo, ki jo uporabljamo za nastavitev in ustvarjanje konfiguracij življenjskega cikla.
O SageMakerStudioLifeCycleConfig
construct zagotavlja ogrodje za gradnjo konfiguracij življenjskega cikla z uporabo po meri AWS Lambda funkcija in lupinska koda, prebrana iz datoteke. Konstrukcija vsebuje naslednje parametre:
- ID – Ime trenutnega projekta.
- studio_lifecycle_content - base64 kodirano vsebino.
- studio_lifecycle_tags – Oznake, ki jih dodelite za organiziranje virov Amazon. Vneseni so kot pari ključ-vrednost in so neobvezni za to konfiguracijo.
- studio_lifecycle_config_app_type -
JupyterServer
je za sam edinstveni strežnik inKernelGateway
app ustreza delujočemu vsebniku slik SageMaker.
Za več informacij o arhitekturi prenosnega računalnika Studio glejte Poglobite se v arhitekturo prenosnih računalnikov Amazon SageMaker Studio.
Sledi delček kode konstrukta konfiguracije življenjskega cikla Studio (aws_sagemaker_lifecycle.py
):
Ko konstrukt uvozite in namestite, ga lahko uporabljate. Naslednji delček kode prikazuje, kako ustvariti konfiguracijo življenjskega cikla z uporabo konstrukta v skladu bodisi v app.py
ali druga konstrukcija:
Razmestite konstrukte AWS CDK
Če želite razmestiti svoj sklad AWS CDK, zaženite naslednje ukaze na mestu, kjer ste klonirali repozitorij.
Ukaz je lahko python
Namesto python3
odvisno od vaših konfiguracij poti.
- Ustvarite virtualno okolje:
- Za macOS/Linux uporabite
python3 -m venv .cdk-venv
. - Za Windows uporabite
python3 -m venv .cdk-venv
.
- Za macOS/Linux uporabite
- Aktivirajte virtualno okolje:
- Za macOS/Linux uporabite
source .cdk-venvbinactivate
. - Za Windows uporabite
.cdk-venv/Scripts/activate.bat
. - Za PowerShell uporabite
.cdk-venv/Scripts/activate.ps1
.
- Za macOS/Linux uporabite
- Namestite zahtevane odvisnosti:
pip install -r requirements.txt
pip install -r requirements-dev.txt
- Na tej točki lahko izbirno sintetizirate predlogo CloudFormation za to kodo:
- Razmestite rešitev z naslednjimi ukazi:
aws configure
cdk bootstrap
cdk deploy
Ko je sklad uspešno uveden, bi si morali imeti možnost ogledati sklad na konzoli CloudFormation.
Prav tako si boste lahko ogledali konfiguracijo življenjskega cikla na konzoli SageMaker.
Izberite konfiguracijo življenjskega cikla, da si ogledate kodo lupine, ki se izvaja, in vse oznake, ki ste jih dodelili.
Priložite konfiguracijo življenjskega cikla Studio
Konfiguracijo življenjskega cikla lahko pritrdite na več načinov. V tem razdelku predstavljamo dve metodi: z uporabo Konzola za upravljanje AWS, in programsko z uporabo ponujene infrastrukture.
Priložite konfiguracijo življenjskega cikla z uporabo konzole
Za uporabo konzole izvedite naslednje korake:
- Na konzoli SageMaker izberite Domene v podoknu za krmarjenje.
- Izberite ime domene, ki jo uporabljate, in trenutni uporabniški profil, nato izberite Uredi.
- Izberite konfiguracijo življenjskega cikla, ki jo želite uporabiti, in izberite Priložite.
Od tu ga lahko nastavite tudi kot privzetega.
Programsko priložite konfiguracijo življenjskega cikla
Pridobite lahko tudi ARN konfiguracije življenjskega cikla Studio, ki jo je ustvaril konstrukt, in ga programsko priložite konstruktu Studio. Naslednja koda prikazuje konfiguracijo ARN življenjskega cikla, ki se posreduje konstrukciji Studio:
Čiščenje
Dokončajte korake v tem razdelku, da počistite svoje vire.
Izbrišite konfiguracijo življenjskega cikla Studio
Če želite izbrisati konfiguracijo življenjskega cikla, izvedite naslednje korake:
- Na konzoli SageMaker izberite Konfiguracije življenjskega cikla studia v podoknu za krmarjenje.
- Izberite konfiguracijo življenjskega cikla in nato izberite Brisanje.
Izbrišite sklad AWS CDK
Ko končate z viri, ki ste jih ustvarili, lahko uničite svoj sklad AWS CDK tako, da zaženete naslednji ukaz na mestu, kjer ste klonirali repozitorij:
Ko boste pozvani k potrditvi izbrisa sklada, vnesite yes
.
Sklad lahko izbrišete tudi na konzoli AWS CloudFormation z naslednjimi koraki:
- Na konzoli AWS CloudFormation izberite Skladovnice v podoknu za krmarjenje.
- Izberite sklad, ki ga želite izbrisati.
- V podoknu s podrobnostmi sklada izberite Brisanje.
- Izberite Izbriši sklad ko se to od vas zahteva.
Če naletite na kakršne koli napake, boste morda morali ročno izbrisati nekatere vire, odvisno od konfiguracije računa.
zaključek
V tej objavi smo razpravljali o tem, kako Studio služi kot IDE za delovne obremenitve ML. Studio ponuja podporo za konfiguracijo življenjskega cikla, ki vam omogoča nastavitev lupinskih skriptov po meri za izvajanje avtomatiziranih nalog ali nastavitev razvojnih okolij ob zagonu. Uporabili smo konstrukcije AWS CDK za izgradnjo infrastrukture za konfiguracijo vira in življenjskega cikla po meri. Konstrukti se sintetizirajo v sklade CloudFormation, ki se nato uporabijo za ustvarjanje vira po meri in skripta življenjskega cikla, ki se uporablja v Studiu in jedru prenosnika.
Za več informacij obiščite Amazon SageMaker Studio.
O avtorjih
Cory Hairston je programski inženir pri Amazon ML Solutions Lab. Trenutno se ukvarja z zagotavljanjem programskih rešitev za večkratno uporabo.
Alex Chirayath je višji inženir strojnega učenja pri Amazon ML Solutions Lab. Vodi skupine podatkovnih znanstvenikov in inženirjev za izdelavo aplikacij AI za zadovoljevanje poslovnih potreb.
Gouri Pandeshwar je vodja inženirjev v Amazon ML Solutions Lab. On in njegova ekipa inženirjev si prizadevajo zgraditi rešitve in ogrodja za večkratno uporabo, ki pomagajo pospešiti sprejemanje storitev AWS AI/ML za primere poslovne uporabe strank.
- Distribucija vsebine in PR s pomočjo SEO. Okrepite se še danes.
- EVM Finance. Poenoten vmesnik za decentralizirane finance. Dostopite tukaj.
- Quantum Media Group. IR/PR ojačan. Dostopite tukaj.
- PlatoAiStream. Podatkovna inteligenca Web3. Razširjeno znanje. Dostopite tukaj.
- vir: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/use-the-aws-cdk-to-deploy-amazon-sagemaker-studio-lifecycle-configurations/
- : je
- :kje
- $GOR
- 100
- 12
- 14
- 7
- a
- Sposobna
- pospeši
- dostop
- Račun
- računi
- čez
- Naslov
- Sprejetje
- po
- AI
- AI / ML
- vsi
- omogoča
- Prav tako
- Amazon
- Amazon ML Solutions Lab
- Amazon SageMaker
- Amazon SageMaker Studio
- Amazon Web Services
- an
- in
- Še ena
- kaj
- aplikacija
- aplikacije
- Uporabi
- aplikacije
- Arhitektura
- SE
- AS
- dodeljena
- At
- pripisujejo
- avtomatizirati
- Avtomatizirano
- samodejno
- AWS
- Oblikovanje oblaka AWS
- BE
- počutje
- BEST
- najboljše prakse
- Bloki
- izgradnjo
- Building
- poslovni
- vendar
- by
- CAN
- primeri
- spremenilo
- Izberite
- klasična
- Cloud
- oblačna infrastruktura
- Koda
- zbirka
- COM
- dokončanje
- skladnost
- konfiguracija
- Potrdi
- Konzole
- gradnjo
- Posoda
- Vsebuje
- vsebina
- ustreza
- stroški
- ustvarjajo
- ustvaril
- Trenutna
- Trenutno
- po meri
- customization
- datum
- nabor podatkov
- globoko
- privzeto
- definiranje
- Odvisno
- razporedi
- razporejeni
- uniči
- Podrobnosti
- Razvijalci
- Razvoj
- razpravljali
- domena
- Ime domene
- opravljeno
- navzdol
- enostavno
- bodisi
- omogočajo
- omogoča
- inženir
- Inženirji
- Vnesite
- Vpis
- okolje
- okolja
- napake
- dogodki
- Primer
- razširitve
- file
- prva
- po
- za
- Okvirni
- okviri
- iz
- v celoti
- funkcija
- Prehod
- dobili
- GitHub
- Imajo
- ob
- he
- pomoč
- tukaj
- njegov
- Kako
- Kako
- HTML
- http
- HTTPS
- ID
- slika
- uvoz
- in
- vključuje
- Podatki
- Infrastruktura
- namestitev
- Namestitev
- primer
- Namesto
- integrirana
- interakcijo
- vmesnik
- v
- IT
- ITS
- sam
- jpg
- lab
- Oznake
- jezik
- jeziki
- kosilo
- Interesenti
- učenje
- življenski krog
- kraj aktivnosti
- Long
- stroj
- strojno učenje
- Glavne
- Znamka
- upravljanje
- upravitelj
- ročno
- Maj ..
- Srečati
- Metode
- ML
- modeli
- več
- premaknjeno
- več
- Ime
- ostalo
- potrebe
- Novo
- prenosnik
- opazujejo
- of
- Ponudbe
- on
- or
- Organizacija
- Ostalo
- pakete
- parov
- podokno
- parametri
- opravil
- pot
- Izvedite
- obdobja
- platon
- Platonova podatkovna inteligenca
- PlatoData
- Točka
- Prispevek
- PowerShell
- vaje
- Pripravimo
- predpogoji
- predstaviti
- profil
- Projekt
- če
- zagotavlja
- zagotavljanje
- Python
- hitro
- Preberi
- regije
- Skladišče
- predstavlja
- predstavlja
- obvezna
- Zahteve
- vir
- viri
- za večkratno uporabo
- Run
- tek
- Varnost
- sagemaker
- Znanstveniki
- Obseg
- skripte
- Oddelek
- SAMO
- višji
- služi
- Storitve
- nastavite
- nastavitev
- Shell
- shouldnt
- Prikaži
- Razstave
- Zaustavite
- sam
- Software
- Software Engineer
- Rešitev
- rešitve
- nekaj
- vir
- Izvorna koda
- specifična
- sveženj
- Skladovnice
- standardi
- začel
- Začetek
- Koraki
- studio
- Uspešno
- taka
- podpora
- Podprti
- sistem
- Naloge
- skupina
- Skupine
- Predloga
- da
- O
- Njih
- POTEM
- jih
- ta
- skozi
- do
- Vlak
- sprožilo
- dva
- edinstven
- posodobljeno
- uporaba
- Rabljeni
- uporabnik
- Uporabniki
- uporabo
- Poglej
- Virtual
- obisk
- želeli
- način..
- načini
- we
- web
- spletne storitve
- Web-Based
- Dobro
- kdaj
- medtem ko
- ki
- bo
- okna
- z
- deluje
- deluje
- Vi
- Vaša rutina za
- zefirnet