Verwenden von Amazon SageMaker Studio Lab-Starter-Assets - Amazon SageMaker

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Verwenden von Amazon SageMaker Studio Lab-Starter-Assets

Amazon SageMaker Studio Lab unterstützt die folgenden Komponenten, um Experten für Machine Learning (ML) den Einstieg zu erleichtern. In dieser Anleitung erfahren Sie, wie Sie Notebooks für Ihr Projekt klonen.

Erste Schritte Notebook

Studio Lab wird mit einem Starter-Notizbuch geliefert, das allgemeine Informationen enthält und Sie durch die wichtigsten Workflows führt. Wenn Sie Ihre Projektlaufzeit zum ersten Mal starten, wird dieses Notizbuch automatisch geöffnet.

Eintauchen in Deep Learning

Dive into Deep Learning (D2L) ist ein interaktives Open-Source-Buch, das die Ideen, die mathematische Theorie und den Code vermittelt, die maschinelles Lernen ermöglichen. Mit über 150 Jupyter-Notebooks bietet D2L einen umfassenden Überblick über die Prinzipien von Deep Learning. Weitere Informationen über D2L finden Sie auf der D2L-Website.

Die folgenden Schritte zeigen, wie Sie die D2L Jupyter-Notebooks auf Ihre Instance klonen.

  1. Starten und öffnen Sie die Studio Lab Projektlaufzeitumgebung, indem Sie Starten Sie Ihre Projektlaufzeit folgen.

  2. Sobald Studio Lab geöffnet ist, wählen Sie in der linken Seitenleiste den Tab Git ( ).

  3. Wählen Sie Repository klonen. Fügen Sie unter Git-Repository-URL (.git) das MLU-Git-Repository D2L ein, indem Sie die folgenden Schritte ausführen. Wenn die Option Repository klonen nicht angezeigt wird, weil Sie sich derzeit in einem Git-Repository befinden, kehren Sie zum Benutzerverzeichnis zurück, um ein neues Repository zu klonen. Sie kehren zum Benutzerverzeichnis zurück, indem Sie in der linken Seitenleiste den Tab Ordner ( ) wählen. Wählen Sie auf der Registerkarte Ordner unter der Dateisuchleiste das Ordnersymbol links neben dem aktuell geöffneten Repository aus. Sobald du im Benutzerverzeichnis bist, wähle den Git-Tab in der linken Seitenleiste und wähle Repository klonen.

  4. Navigieren Sie zur Projektübersichtsseite von Studio Lab. Die URL nimmt folgendes Format an.

    https://studiolab.sagemaker.aws/users/<YOUR_USER_NAME>

  5. Unter Neu im Bereich maschinelles Lernen?, wählen Sie Eintauchen in Deep Learning aus.

  6. Wählen Sie auf der neuen Browser-Registerkarte Eintauchen in Deep Learning GitHub eine neue Seite mit den Beispiel-Notebooks aus.

  7. Wählen Sie Code und kopieren Sie die URL des GitHub Repositorys auf der Registerkarte HTTPS.

  8. Kehren Sie zum Studio Lab zurück, öffnen Sie den Projektbrowser-Tab, fügen Sie die URL des D2L-Repositorys ein und klonen Sie das Repository.

AWS Machine Learning

Machine AWS Machine Learning Bol (MLU) bietet Zugriff auf die Machine Learning-Schulungen, die zum Schulen der eigenen Entwickler von Amazon verwendet werden. Mit AWS MLU kann jeder Entwickler lernen, wie er Machine Learning mit der MLU learn-at-your-own-Accelerator-Lernreihe im Tempo verwendet. Die MLU Accelerator-Serie soll Entwicklern helfen, ihre ML-Reise zu beginnen. Sie bietet dreitägige Grundlagenkurse zu diesen drei Themen: Verarbeitung natürlicher Sprache, Tabellarische Daten und Computer Vision. Weitere Informationen finden Sie unter Machine Learning University.

Das folgende Verfahren zeigt, wie Sie die AWS MLU-Jupyter-Notebooks auf Ihre Instance klonen.

  1. Starten und öffnen Sie die Studio Lab-Projektlaufzeitumgebung, indem Sie Starten Sie Ihre Projektlaufzeit folgen.

  2. Sobald Studio Lab geöffnet ist, wählen Sie in der linken Seitenleiste den Tab Git ( ).

  3. Wählen Sie Repository klonen. Fügen Sie unter Git-Repository-URL (.git) die MLU-Git-Repository-URL ein, indem Sie die folgenden Schritte ausführen. Wenn die Option Repository klonen nicht angezeigt wird, weil Sie sich derzeit in einem Git-Repository befinden, kehren Sie zum Benutzerverzeichnis zurück, um ein neues Repository zu klonen. Sie kehren zum Benutzerverzeichnis zurück, indem Sie in der linken Seitenleiste den Tab Ordner ( ) wählen. Wählen Sie auf der Registerkarte Ordner unter der Dateisuchleiste das Ordnersymbol links neben dem aktuell geöffneten Repository aus. Sobald du im Benutzerverzeichnis bist, wähle den Git-Tab in der linken Seitenleiste und wähle Repository klonen.

  4. Navigieren Sie zur Projektübersichtsseite von Studio Lab. Die URL nimmt folgendes Format an.

    https://studiolab.sagemaker.aws/users/<YOUR_USER_NAME>

  5. Unter Neu im Bereich maschinelles Lernen?, wählen Sie AWS Machine Learning University.

  6. Suchen Sie im neuen Browser-Tab der AWS Machine Learning University nach einem Kurs, der Sie interessiert, indem Sie die Kurszusammenfassung für jeden Kurs lesen.

  7. Wählen Sie unter Kursinhalt das entsprechende GitHub Repository von Interesse aus, um eine neue Seite mit den Beispiel-Notebooks zu öffnen.

  8. Wählen Sie Code und kopieren Sie die URL des GitHub Repositorys auf der Registerkarte HTTPS.

  9. Kehren Sie zum Studio Lab zurück, öffnen Sie den Projektbrowser-Tab, fügen Sie die URL des D2L-Repositorys ein und wählen Sie Clone, um das Repository zu klonen.

Roboflow

Roboflow bietet Ihnen die Tools zum Trainieren, Feinabstimmen und Kennzeichnen von Objekten für Computer-Vision-Anwendungen. Weitere Informationen finden Sie unter https://roboflow.com/.

Die folgenden Schritte zeigen, wie Sie die Roboflow Jupyter-Notebooks auf Ihre Instance klonen.

  1. Navigieren Sie zur Projektübersichtsseite von Studio Lab. Die URL nimmt folgendes Format an.

    https://studiolab.sagemaker.aws/users/<YOUR_USER_NAME>

  2. Suchen Sie unter Ressourcen und Community nach Computer Vision Testen.

  3. Wählen Sie unter Computer Vision testen ein Roboflow-Modell aus. Weitere Informationen finden Sie unter https://roboflow.com/.

  4. Folgen Sie dem Tutorial unter der Notebook-Vorschau.