Erste Schritte mit Amazon SageMaker - Amazon SageMaker

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Erste Schritte mit Amazon SageMaker

Bevor Sie Amazon SageMaker verwenden können, müssen Sie sich bei einemAWSKonto und erstellen Sie einen IAM-Admin-Benutzer, indem Sie die Schritte unterEinrichten von Amazon SageMaker SageMaker-Voraussetzungenaus.

Amazon SageMaker Studio Lab benötigt keinAWSKonto- oder IAM-Integration.

Nachdem Sie diese Aufgaben abgeschlossen haben, fahren Sie je nach Anwendungsfall mit einem der folgenden Themen fort.

  • An Bord zur Amazon SageMaker SageMaker-Domain: Gehen Sie folgendermaßen vor, um eine Domain zu erstellen, mit der Sie auf Amazon SageMaker Studio und RStudio auf Amazon SageMaker zugreifen können. Weitere Informationen zu Domains finden Sie unterAmazon SageMaker Machine Learning Umgebungenaus.

  • SageMaker JumpStart: Befolgen Sie diese Schritte, um mit SageMaker JumpStart zu arbeiten und über kuratierte Ein-Klick-Lösungen, Beispiel Notebooks und vortrainierte Modelle, die Sie bereitstellen können, mehr über die Funktionen und Funktionen von SageMaker zu erfahren. Um SageMaker JumpStart, das eine Funktion von Amazon SageMaker Studio ist, verwenden zu können, müssen Sie zuerst in eine Amazon SageMaker SageMaker-Domain einsteigen.

  • Erste Schritte mit Amazon SageMaker Notebook-Instances: Folgen Sie diesen Schritten, um Machine Learning (ML) -Modelle mit SageMaker-Notebook-Instanzen zu trainieren und bereitzustellen. SageMaker-Notebook-Instances helfen bei der Erstellung der Umgebung, indem sie Jupyter-Server auf Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) initiieren und vorkonfigurierte Kernel bereitstellen. Weitere Informationen finden Sie unter Verwenden von Amazon SageMaker Notebook-.

  • : Befolgen Sie diese Schritte, um mit Amazon SageMaker Studio Lab zu arbeiten. Studio Lab ist ein kostenloser Service, mit dem Sie Zugriff aufAWSRechenressourcen in einer Umgebung, die auf Open Source JupyterLab basiert, ohne dassAWSKonto.