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Use CreateModel com um AWS SDK - AWS Exemplos de código do SDK

Há mais exemplos de AWS SDK disponíveis no repositório AWS Doc SDK Examples GitHub .

As traduções são geradas por tradução automática. Em caso de conflito entre o conteúdo da tradução e da versão original em inglês, a versão em inglês prevalecerá.

Há mais exemplos de AWS SDK disponíveis no repositório AWS Doc SDK Examples GitHub .

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Use CreateModel com um AWS SDK

O código de exemplo a seguir mostra como usar CreateModel.

Para obter mais informações, consulte Como treinar o modelo.

Python
SDK para Python (Boto3)
nota

Tem mais sobre GitHub. Encontre o exemplo completo e saiba como configurar e executar no Repositório de exemplos de código da 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 obter detalhes da API, consulte a CreateModelReferência da API AWS SDK for Python (Boto3).

SDK para Python (Boto3)
nota

Tem mais sobre GitHub. Encontre o exemplo completo e saiba como configurar e executar no Repositório de exemplos de código da 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 obter detalhes da API, consulte a CreateModelReferência da API AWS SDK for Python (Boto3).

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