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。