AWS のコンテナ: 選択方法
コンテナは現代のアプリケーション開発の重要な要素です。コンピューティングリソースを整理し、アプリケーションデプロイのコンテンツを管理するための標準的な方法となっています。 コンテナは、個別に再現可能なコンピューティング環境を提供します。また、パッケージ化と依存関係管理を簡素化する方法も提供します。非常に大規模なマルチクラスター環境のオーケストレーションからウェブアプリケーションのオーケストレーションまで、あるいはノートパソコンで作業のテストや概念実証を行うことまで、クラウドにデプロイするソフトウェアを構築し始めるのに最適な方法です。 この意思決定ガイドは、モダンアプリケーション開発に適した AWS コンテナサービスを開始して選択する際に役立ちます。 この 4 分間の短時間の動画は、AWS Summit DC 2022 において、AWS の Principal Technical Accou
Amazon SageMaker Training で機械学習のモデル開発を楽にする【ML-Dark-01】【AWS Black Belt】
機械学習モデル開発の課題と解決方法として Amazon SageMaker Training の使い方を解説します。 00:00 はじめに 01:26 機械学習のトレーニングで発生する課題 03:41 Amazon SageMaker Training の概要 12:08 実際に動作するコードを用いたトレーニング開始方法 22:40 Tips ・動画内で紹介しているコード https://github.com/aws-samples/aws-ml-jp/tree/main/sagemaker/sagemaker-traning/tutorial git clone https://github.com/aws-samples/aws-ml-jp したあと、 sagemaker-traning/tutorial/1_hello_sagemaker_training.ipynb を開いてく
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