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Produkte für maschinelles Lernen in AWS Marketplace
Die Kategorie Machine Learning AWS Marketplace umfasst Produkte wie Modellpakete und Algorithmen für maschinelles Lernen (ML).
Um die Qualität und Eignung eines Modells zu überprüfen, können Sie Produktbeschreibungen, Nutzungsanleitungen, Kundenbewertungen, Muster-Jupyter-Notebooks sowie Preis- und Support-Informationen vor dem Kauf ansehen. Sie stellen Modelle direkt von der SageMaker Amazon-Konsole aus, über ein Jupyter-Notebook, mit Amazon SageMaker SDK oder mit dem bereit. AWS Command Line Interface AWS CLI Amazon SageMaker bietet eine sichere Umgebung für die Ausführung Ihrer Schulungs- und Inferenzjobs, indem es einen statischen Scan für alle Marketplace-Produkte durchführt.
SageMaker Amazon-Modellpaket
Ein SageMaker Amazon-Modellpaket ist ein einzigartiges, vortrainiertes ML-Modell, das bei Amazon durch einen Amazon-Ressourcennamen (ARN) identifiziert wird. SageMaker Kunden verwenden ein Modellpaket, um ein Modell in Amazon zu erstellen SageMaker. Anschließend kann das Modell mit Hosting-Diensten verwendet werden, um Echtzeit-Inferenzen auszuführen, oder mit Batch-Transformation, um Batch-Inferenzen in Amazon auszuführen. SageMaker
Das folgende Diagramm zeigt den Arbeitsablauf für die Verwendung von Modellpaketprodukten.
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Unter AWS Marketplace finden Sie ein Modellpaketprodukt und abonnieren es.
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Sie setzen die Inferenzkomponente des Produkts ein SageMaker , um Inferenzen (oder Vorhersagen) in Echtzeit oder stapelweise durchzuführen.
SageMaker Amazon-Algorithmus
Ein SageMaker Amazon-Algorithmus ist eine eindeutige SageMaker Amazon-Entität, die durch eine identifiziert wirdARN. Ein Algorithmus umfasst zwei logische Komponenten: Training und Inferenz.
Das folgende Diagramm zeigt den Arbeitsablauf für die Verwendung von Algorithmusprodukten.
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Auf AWS Marketplace finden Sie ein Algorithmusprodukt und abonnieren es.
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Sie verwenden die Trainingskomponente des Produkts, um einen Schulungs- oder Optimierungsjob zu erstellen, indem Sie Ihren Eingabedatensatz in Amazon verwenden SageMaker , um Modelle für maschinelles Lernen zu erstellen.
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Wenn die Trainingskomponente des Produkts abgeschlossen ist, werden die Modellartefakte des Modells für maschinelles Lernen generiert.
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SageMaker speichert die Modellartefakte in Ihrem Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) -Bucket.
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In SageMaker können Sie dann die Inferenzkomponente des Produkts mithilfe dieser generierten Modellartefakte bereitstellen, um Inferenzen (oder Vorhersagen) in Echtzeit oder stapelweise durchzuführen.
