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如何在不使用jupyter notebook实例(无服务器)的情况下在Sagemaker上以脚本模式训练和部署模型?

在Sagemaker上以脚本模式训练和部署模型的步骤如下:

  1. 准备训练脚本和数据:首先,准备好你的训练脚本和训练数据。训练脚本应该包含模型的定义、训练逻辑和保存模型的代码。
  2. 创建Sagemaker训练作业:登录到Sagemaker控制台,选择“训练作业”选项卡,点击“创建训练作业”。在创建训练作业的页面上,填写作业名称、选择训练脚本和训练数据的位置。
  3. 配置训练作业参数:在创建训练作业的页面上,配置训练作业的参数。这些参数包括训练实例类型、训练实例数量、训练实例的存储卷大小等。你可以根据你的需求进行配置。
  4. 启动训练作业:配置完训练作业参数后,点击“启动训练作业”按钮,Sagemaker将会为你启动一个训练实例,并运行你的训练脚本。
  5. 监控训练作业:在训练作业运行期间,你可以在Sagemaker控制台上监控训练作业的状态和指标。你可以查看训练作业的日志、指标和图表,以便了解训练的进展和性能。
  6. 部署模型:当训练作业完成后,你可以将训练得到的模型部署到Sagemaker的终端节点上,以便进行推理。在Sagemaker控制台上,选择“终端节点”选项卡,点击“创建终端节点”。在创建终端节点的页面上,选择你要部署的模型和模型的配置。
  7. 测试模型:部署模型后,你可以使用Sagemaker提供的API或SDK来测试模型。你可以将测试数据发送给模型,然后获取模型的预测结果。

总结:通过以上步骤,你可以在Sagemaker上以脚本模式训练和部署模型,而无需使用jupyter notebook实例。Sagemaker提供了一个完整的训练和部署环境,使得模型的训练和部署变得简单和高效。

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