Amazon の使用を開始する SageMaker - アマゾン SageMaker

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Amazon の使用を開始する SageMaker

Amazon を使用するには SageMaker、AWSアカウントにサインアップし、の手順に従って IAM 管理者のユーザーを作成しておく必要がありますAmazon SageMaker の前提条件を設定する

Amazon SageMaker Studio Lab にはAWSアカウントまたは IAM との統合は必要ありません。

これらの作業が終わったら、自分のユースケースに応じて、次のいずれかのトピックに進みます。

  • Amazon SageMaker ドメインにオンボードする: Amazon Studio と Amazon の SageMaker RStudio にアクセスするためのドメインを作成します SageMaker。ドメインの詳細については、「Amazon SageMaker Machine Learning 環境」を参照してください。

  • SageMaker JumpStart: デプロイ可能なキュレート 1 クリックソリューション SageMaker JumpStart 、サンプルノートブック、事前トレーニング済みモデルを通じて、 SageMaker 機能について学習できます。Amazon SageMaker Studio の機能であるを使用するには SageMaker JumpStart、最初に Amazon SageMaker ドメインにオンボードする必要があります。

  • Amazon SageMaker ノートブックインスタンスの使用を開始する: SageMaker ノートブックインスタンスを使用して Machine (ML) モデルをトレーニングしてデプロイします。 SageMakerノートブックインスタンスは、Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) で Jupyter サーバーを起動し、事前設定されたカーネルを提供することによって、環境を作成できます。詳細については、「Amazon SageMaker ノートブックインスタンスを使用する」を参照してください。

  • Amazon SageMaker Studio Lab: Amazon SageMaker Studio Lab での作業を開始します。Studio Lab は無料のサービスであり、AWSアカウントがなくても、 JupyterLabオープンソースをベースにした環境内のAWSコンピューティングリソースにアクセスできるようになります。