Recursos para usar R con Amazon SageMaker AI

En este documento se enumeran los recursos que pueden ayudarle a aprender a utilizar las funciones de Amazon SageMaker AI con el entorno de software R. En las siguientes secciones se presenta el núcleo R integrado en la SageMaker IA, se explica cómo empezar a utilizar R en la SageMaker IA y se proporcionan varios ejemplos de cuadernos.

Los ejemplos están organizados en tres niveles: principiante, intermedio y avanzado. Empiezan con Primeros pasos con R en la SageMaker IA, continúan con el aprendizaje end-to-end automático con R en la SageMaker IA y, luego, terminan con temas más avanzados, como el SageMaker procesamiento con el script R y el algoritmo bring-your-own R para la SageMaker IA.

Para obtener información sobre cómo incorporar su propia imagen de R personalizada a Studio, consulte Traiga su propia imagen de SageMaker IA. Para ver un artículo de blog similar, consulte Cómo incorporar su propio entorno R a Amazon SageMaker Studio.

Temas

• RStudio soporte en SageMaker IA
• Núcleo R en SageMaker IA
• Cuadernos de ejemplo
• Comience con R en SageMaker IA

RStudio soporte en SageMaker IA

Amazon SageMaker AI es compatible con RStudio un entorno de desarrollo integrado (IDE) totalmente gestionado e integrado con el dominio Amazon SageMaker AI. Con RStudio la integración, puede lanzar un RStudio entorno en el dominio para ejecutar sus RStudio flujos de trabajo con recursos de SageMaker IA. Para obtener más información, consulte RStudio en Amazon SageMaker AI.

Núcleo R en SageMaker IA

SageMaker las instancias de notebook admiten R mediante un núcleo R preinstalado. Además, el núcleo R tiene la biblioteca reticulate, una interfaz de R a Python, por lo que puede utilizar las funciones del SageMaker AI Python SDK desde un script de R.

• reticulatelibrary: proporciona una interfaz R para el SDK de Amazon Python. SageMaker El paquete reticular traduce entre objetos R y Python.

Cuadernos de ejemplo

Requisitos previos

• Introducción a R en la SageMaker IA: este cuaderno de muestra describe cómo puede desarrollar scripts de R con el kernel R de Amazon SageMaker AI. En este cuaderno, configura su entorno y permisos de SageMaker IA, descarga el conjunto de datos abalone del UCI Machine Learning Repository, realiza algunos procesos básicos de procesamiento y visualización de los datos y, a continuación, guarda los datos en formato.csv en S3.

Nivel de principiante

• SageMaker Transformación por lotes mediante IA Kernel R: este ejemplo de cuaderno describe cómo realizar un trabajo de transformación por lotes utilizando la API Transformer de SageMaker IA y el XGBoostalgoritmo. El cuaderno también usa el conjunto de datos Abalone.

Nivel intermedio

• Optimización de hiperparámetros para XGBoost en R: este cuaderno de muestra amplía los cuadernos anteriores para principiantes que utilizaban el conjunto de datos abulón y. XGBoost Describe cómo ajustar el modelo con la optimización de hiperparámetros. También aprenderá a usar la transformación por lotes para hacer predicciones por lotes y cómo crear un punto de conexión del modelo para hacer predicciones en tiempo real.

• Amazon SageMaker Processing with R: SageMaker Processing le permite preprocesar, posprocesar y ejecutar cargas de trabajo de evaluación de modelos. En este ejemplo se muestra cómo crear un script de R para organizar un trabajo de procesamiento.

Nivel avanzado

• Entrene e implemente su propio algoritmo R en SageMaker IA: ¿ya tiene un algoritmo R y desea incorporarlo a la SageMaker IA para ajustarlo, entrenarlo o implementarlo? En este ejemplo, se explica cómo personalizar los contenedores de SageMaker IA con paquetes R personalizados, hasta el uso de un punto final alojado para realizar inferencias en su modelo de origen R.