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Amazon S3 バケットを入力と出力に使用する
S3 バケットを設定して、トレーニングデータセットをアップロードし、ハイパーパラメータ調整ジョブのトレーニングの出力データを保存します。
デフォルトの S3 バケットを使うには
次のコードを使用して、 SageMaker セッションに割り当てられたデフォルトの S3 バケットを指定します。 prefixは、 が現在のトレーニングジョブのデータ SageMaker を保存するバケット内のパスです。
sess = sagemaker.Session() bucket = sess.default_bucket() # Set a default S3 bucket prefix = 'DEMO-automatic-model-tuning-xgboost-dm'
特定の S3 バケットを使うには (オプション)
特定の S3 バケットを使う場合は、次のコードの文字列を S3 バケットの正確な名前に置き換えて、使います。バケットの名前は sagemaker を含み、グローバルに一意でなければなりません。バケットは、この例で使うノートブックインスタンスと同じ AWS リージョンにある必要があります。
bucket = "sagemaker-your-preferred-s3-bucket" sess = sagemaker.Session( default_bucket = bucket )
注記
ハイパーパラメータチューニングジョブの実行に使う IAM ロールに S3FullAccess 許可を付与するポリシーがある場合は、バケットの名前に sagemaker を含める必要はありません。
次のステップ
