Amazon SageMaker エンドポイント用のサーバーレスフロントエンドを構築する | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon SageMaker エンドポイント用のサーバーレスフロントエンドを構築する Amazon SageMaker は、AWS の本番環境に機械学習モデルを構築、トレーニング、およびデプロイするための強力なプラットフォームです。この強力なプラットフォームを Amazon Simple Storage Service (S3)、Amazon API Gateway、および AWS Lambda のサーバレス機能と組み合わせることで、Amazon SageMaker エンドポイントを、様々なソースから新しい入力データを受け入れて、その推論の結果をエンドユーザに提示する Web アプリケーションへと変換できるようになりました。 このブログ記事では、有名な Iris データセットモデルを使って、簡単な SageMaker モデルを生成し、それ
【入門】機械学習に1時間でコードレベルまで入門する方法 #Keras #SageMakerStudio | DevelopersIO
皆さん、こんにちは。コンサル部のテウです。 2020年もあっという間に２ヶ月が経ちました。新年目標の達成進捗率はいかがでしょうか？ 今年こそ機械学習に入門しようぜ！！って決心された方もいらっしゃると思います。なので、今回は機械学習に 爆速 で入門できる方法をご紹介させて頂きたいと思います。 本記事の手順通り、ランチタイム等の時間を活かして、手軽に入門してみてください。 目次 始める前に 皆さんのご存知の通り、機械学習を一瞬でマスターすることは不可能だと思います。ですが、手を動かして、可能な限りより早く技術を体験することはとても大事だと思います。技術を実際に体験して、何ができるかを確実に把握することにより、次のステップへのチャレンジのハードルも下がりますね。 本記事は、今まで SageMaker インスタンスを一度も起動してみたことがなかった方を対象として書かれております。この機会に是非Sa
AWS Glue が Amazon SageMaker ノートブックの開発エンドポイントへの接続サポートを開始
Amazon SageMaker ノートブックを AWS Glue コンソールから作成して、これを AWS Glue 開発エンドポイントに接続できるようになりました。この統合により、Amazon SageMaker の完全マネージドノートブックを、自分自身でノートブックサーバーをプロビジョニング、管理する代わりに使い、AWS Glue ETL スクリプトの開発をより簡単で早くできるようになりました。AWS Glue 開発エンドポイントはサーバーレス Apache Spark 環境で、これを用いて AWS Glue ETL スクリプトを対話的に開発、デバッグ、テストできます。詳細については、AWS のドキュメントをご覧ください。 さらに、Amazon SageMaker Spark ライブラリを AWS Glue 開発エンドポイントに使えます。このライブラリは、Amazon SageMake
Docker レジストリパスとサンプルコード - Amazon SageMaker ECR パス
翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。 Docker レジストリパスとサンプルコード 以下のトピックでは、Amazon SageMaker が提供する各アルゴリズムと Deep Learning Containers (DLC) の Docker レジストリパスおよびその他のパラメータを一覧表示します。詳細については、「構築済みの SageMaker Docker イメージを使用する」を参照してください。 次のようにパスを使用します。 トレーニングジョブ (create_training_job) を作成するには、トレーニングイメージに Docker レジストリパス (TrainingImage) とトレーニング入力モード (TrainingInputMode) を指定します。特定のデータセットを使用して
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Amazon AI/SageMaker Ground Truth Workshop
