Machine Learning-Produkte

AWS Marketplace verfügt über eine Kategorie für Produkte für maschinelles Lernen, die Sie über AWS Marketplace abonnieren können. Die Produktkategorie ist maschinelles Lernen. Die Produkte in dieser Kategorie umfassen Modellpakete und Algorithmen für maschinelles Lernen (ML).

Sie können Hunderte von ML-Modellpaketen und -Algorithmen aus einer breiten Palette an Unterkategorien suchen.

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 Amazon aus bereit SageMaker Konsole, über ein Jupyter-Notebook, mit dem Amazon SageMaker SDK oder mithilfe desAWS Command Line Interface AWS CLIaus. Amazon SageMaker bietet eine sichere Umgebung für die Ausführung Ihrer Trainings- und Inferenzaufträge, da bei allen Marketplace-Produkten ein statischer Scan durchgeführt wird.

Amazon SageMaker -Modellpaket

Importieren in &S3;Amazon SageMaker -Modellpaketist ein eindeutiges vortrainiertes ML-Modell, das durch einen Amazon-Ressourcenname (ARN) bei Amazon identifiziert wird. SageMakeraus. Kunden verwenden ein Modellpaket zum Erstellen eines Modells in Amazon. SageMakeraus. Dann kann das Modell zusammen mit Hosting-Services für die Ausführung von Echtzeit-Inferenzen oder mit der Stapeltransformation zur Ausführung von Stapel-Inferenzen in Amazon genutzt werden kann. SageMakeraus.

Das folgende Diagramm zeigt den Workflow für die Verwendung von Modellpaketprodukten.

1. InAWS Marketplacefinden und abonnieren Sie ein Modellpaketprodukt.

2. Sie stellen die Inferenzkomponente des Produkts in SageMaker um Rückschlüsse (oder Vorhersagen) in Echtzeit oder in Chargen durchzuführen.

Amazon SageMaker Algorithmus

Importieren in &S3;Amazon SageMaker Algorithmusist ein einzigartiger Amazon SageMaker Entität, die durch einen ARN identifiziert wird. Ein Algorithmus umfasst zwei logische Komponenten: Training und Inferenz.

Das folgende Diagramm zeigt den Workflow für die Verwendung von Algorithmusprodukten.

1. InAWS Marketplacefinden und abonnieren Sie ein Algorithmusprodukt.

2. Sie verwenden die Trainingskomponente des Produkts, um mithilfe Ihres Eingabe-Datensatzes in Amazon einen Trainings- oder Optimierungsauftrags zu erstellen. SageMaker zum Erstellen von Machine Learning-Modellen

3. Wenn die Trainingskomponente des Produkts abgeschlossen ist, werden die Modellartefakte des Modells für maschinelles Lernen generiert.

4. SageMaker speichert die Modellartefakte in Ihrem Amazon-S3-Bucket (Amazon Simple Storage Service). 

5. In : SageMakerkönnen Sie dann die Inferenzkomponente des Produkts mithilfe dieser generierten Modellartefakte bereitstellen, um Rückschlüsse (oder Vorhersagen) in Echtzeit oder in Chargen durchzuführen.

Suchen, Abonnieren und Bereitstellen

Das folgende Diagramm zeigt einen Überblick über den Prozess zum Suchen, Abonnieren und Bereitstellen eines Machine Learning-Produkts bei Amazon SageMakeraus.

1. Finde und probiere ein Modell ausAWS Marketplace

2. Abonnieren Sie das ML-Produkt

3. Bereitstellen Modelle bei Amazon bereit SageMaker

4. Verwenden Sie sichere REST-APIs

5. Durchführen

   • Echtzeit-Inferenz

   • Stapeltransformationsaufträge

Sie zahlen nur für die tatsächliche Nutzung, ohne Mindest- oder Vorauszahlungen.AWS Marketplacestellt eine konsolidierte Rechnung für Algorithmen und Modellpakete bereit undAWSNutzungsabhängige -Gebühren.

In den folgenden Abschnitten wird erläutert, wie Sie ein ML-Produkt finden, das Abonnieren und Bereitstellen eines ML-Produkts.

Ein Produkt für maschinelles Lernen finden

So finden Sie Amazon SageMaker Modellpakete und -Algorithmen

1. Melden Sie sich beim anAWS Marketplace Marketplace-Websiteaus.

2. UnterSuchenAWS MarketplaceProdukte, die Ihren Bedürfnissen entsprechen, benutze dasKategorienDrop-Down-Menü, um die Unterkategorie unterMaschinelles Lernendie Sie interessiert.

3. Sie können Ihre Suchergebnisse verfeinern, indem Sie nach Ressourcentyp, Kategorie und Preis filtern.

4. Rufen Sie über die Suchergebnisse die Produktdetailseite auf.

5. Lesen Sie die Produktbeschreibung, Kundenrezensionen, Muster-Jupyter-Notebooks sowie Preis- und Support-Informationen vor dem Kauf vor dem Kauf ansehen.

Abonnieren eines Machine Learning-Produkts

So abonnieren Sie Amazon SageMaker Modellpakete und -Algorithmen

1. Wählen Sie auf der -ProduktdetailseiteAbonnieren vonaus.

2. Lesen Sie auf der Beschaffungsseite die Informationen zum Produktpreis und die Endbenutzer-Lizenzvereinbarung (EULA) vor dem Kauf.

3. Klicken Sie aufAbonnieren vonaus.

Bereitstellen eines Produkts für maschinelles Lernen

So stellen Sie Amazon bereit SageMaker Modellpakete und -Algorithmen

1. Stellen Sie sicher, dass Sie über ein gültiges Abonnement für den Algorithmus oder Modellpaket verfügen, indem Sie zuIhre Marktplatz-Softwareaus.

2. Konfigurieren Sie das Produkt (indem Sie z. B. eine bestimmte Version oder Bereitstellungsregion auswählen) auf derAWS MarketplaceWebsite.

   Nachdem Sie entweder ein Modellpaketprodukt oder ein Algorithmusprodukt abonniert haben, wird es zu Ihrer Produktliste im SageMaker console. Sie können auchAWS-SDKs, dieAWS Command Line Interface(AWS CLI), oder das SageMaker -Konsole, um einen vollständig verwalteten REST-Inferenzendpunkt zu erstellen oder Rückschlüsse auf Datenstapel durchzuführen.

3. Amazonas Amazonas ansehen SageMaker Produktdetailseite, indem SieBei Amazon ansehen SageMakeraus.

4. Aus dem Amazonas SageMaker -Konsole können Sie die Modellpakete und Algorithmen mithilfe von Amazon bereitstellen SageMaker Konsole, Jupyter-Notizbuch, Amazon SageMaker CLI-Befehle oder API-Operationen.

Weitere Informationen zur Bereitstellung bei Amazon finden Sie unter Amazon Bereitstellen SageMaker, sieheErste Schritteaus.