Заваривание пользовательских моделей ML на AWS SageMaker

Question

Заваривание пользовательских моделей ML на AWS SageMaker

Я новичок в SageMaker и пытаюсь использовать собственный алгоритм обучения по болезни. Для этого я использую Docker. Я пытаюсь выполнить ту же задачу, которая описана здесь в этом аккаунте github: https://github.com/awslabs/amazon-sagemaker-examples/blob/master/advanced_functionality/scikit_bring_your_own/scikit_bring_your_own.ipynb

У меня вопрос должен ли я вручную создать хранилище /opt/ml (Я работаю с Windows OS)?

Можете ли вы объяснить мне, пожалуйста?

благодарю вас

1

amazon-sagemaker sagemaker aws-sagemaker

Источник

user9360453 10 авг '18 в 16:37

1 ответ

Решение

Другие вопросы по тегам amazon-sagemaker sagemaker aws-sagemaker

user3920238 10 авг '18 в 19:20 2018-08-10 19:20 · Accepted Answer · 2018-08-10 19:20

Вам не нужно создавать /opt/mlSageMaker сделает это за вас, когда начнет работу.

Содержание /opt/ml каталог определяется параметрами, которые вы передаете в вызов API CreateTrainingJob. Пример записной книжки Scikit, с которой вы связались, описывает это (см. Раздел " Выполнение контейнера"). Вы можете найти более подробную информацию об этом в разделе " Создание учебной работы " в основной документации SageMaker.