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Úselo CreateModel con un SDK AWS - AWS Ejemplos de código de SDK

Hay más ejemplos de AWS SDK disponibles en el GitHub repositorio de ejemplos de AWS Doc SDK.

Las traducciones son generadas a través de traducción automática. En caso de conflicto entre la traducción y la version original de inglés, prevalecerá la version en inglés.

Hay más ejemplos de AWS SDK disponibles en el GitHub repositorio de ejemplos de AWS Doc SDK.

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Úselo CreateModel con un SDK AWS

En el siguiente ejemplo de código, se muestra cómo utilizar CreateModel.

Para obtener información, consulte Entrenar su modelo.

Python
SDK para Python (Boto3)
nota

Hay más en marcha GitHub. Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el Repositorio de ejemplos de código de AWS.

class Models: @staticmethod def create_model( lookoutvision_client, project_name, training_results, tag_key=None, tag_key_value=None, ): """ Creates a version of a Lookout for Vision model. :param lookoutvision_client: A Boto3 Lookout for Vision client. :param project_name: The name of the project in which you want to create a model. :param training_results: The Amazon S3 location where training results are stored. :param tag_key: The key for a tag to add to the model. :param tag_key_value - A value associated with the tag_key. return: The model status and version. """ try: logger.info("Training model...") output_bucket, output_folder = training_results.replace("s3://", "").split( "/", 1 ) output_config = { "S3Location": {"Bucket": output_bucket, "Prefix": output_folder} } tags = [] if tag_key is not None: tags = [{"Key": tag_key, "Value": tag_key_value}] response = lookoutvision_client.create_model( ProjectName=project_name, OutputConfig=output_config, Tags=tags ) logger.info("ARN: %s", response["ModelMetadata"]["ModelArn"]) logger.info("Version: %s", response["ModelMetadata"]["ModelVersion"]) logger.info("Started training...") print("Training started. Training might take several hours to complete.") # Wait until training completes. finished = False status = "UNKNOWN" while finished is False: model_description = lookoutvision_client.describe_model( ProjectName=project_name, ModelVersion=response["ModelMetadata"]["ModelVersion"], ) status = model_description["ModelDescription"]["Status"] if status == "TRAINING": logger.info("Model training in progress...") time.sleep(600) continue if status == "TRAINED": logger.info("Model was successfully trained.") else: logger.info( "Model training failed: %s ", model_description["ModelDescription"]["StatusMessage"], ) finished = True except ClientError: logger.exception("Couldn't train model.") raise else: return status, response["ModelMetadata"]["ModelVersion"]
  • Para obtener más información sobre la API, consulta CreateModella AWS Referencia de API de SDK for Python (Boto3).

SDK para Python (Boto3)
nota

Hay más en marcha GitHub. Busque el ejemplo completo y aprenda a configurar y ejecutar en el Repositorio de ejemplos de código de AWS.

class Models: @staticmethod def create_model( lookoutvision_client, project_name, training_results, tag_key=None, tag_key_value=None, ): """ Creates a version of a Lookout for Vision model. :param lookoutvision_client: A Boto3 Lookout for Vision client. :param project_name: The name of the project in which you want to create a model. :param training_results: The Amazon S3 location where training results are stored. :param tag_key: The key for a tag to add to the model. :param tag_key_value - A value associated with the tag_key. return: The model status and version. """ try: logger.info("Training model...") output_bucket, output_folder = training_results.replace("s3://", "").split( "/", 1 ) output_config = { "S3Location": {"Bucket": output_bucket, "Prefix": output_folder} } tags = [] if tag_key is not None: tags = [{"Key": tag_key, "Value": tag_key_value}] response = lookoutvision_client.create_model( ProjectName=project_name, OutputConfig=output_config, Tags=tags ) logger.info("ARN: %s", response["ModelMetadata"]["ModelArn"]) logger.info("Version: %s", response["ModelMetadata"]["ModelVersion"]) logger.info("Started training...") print("Training started. Training might take several hours to complete.") # Wait until training completes. finished = False status = "UNKNOWN" while finished is False: model_description = lookoutvision_client.describe_model( ProjectName=project_name, ModelVersion=response["ModelMetadata"]["ModelVersion"], ) status = model_description["ModelDescription"]["Status"] if status == "TRAINING": logger.info("Model training in progress...") time.sleep(600) continue if status == "TRAINED": logger.info("Model was successfully trained.") else: logger.info( "Model training failed: %s ", model_description["ModelDescription"]["StatusMessage"], ) finished = True except ClientError: logger.exception("Couldn't train model.") raise else: return status, response["ModelMetadata"]["ModelVersion"]
  • Para obtener más información sobre la API, consulta CreateModella AWS Referencia de API de SDK for Python (Boto3).

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