我已经看到SageMaker内置的算法支持分布式训练。然而，我还没有找到任何关于如何组织我的数据和/或包含自定义算法的图像的文档，以便以分布式方式完成训练。这里的任何帮助都将不胜感激。
浏览 7提问于2019-01-11得票数 0
这是一个基本的AWS Sagemaker问题。当我使用Sagemaker的内置算法之一进行训练时，我可以通过增加训练算法的instance_count参数来利用将作业分配给许多实例所带来的巨大加速。我怀疑当我打包自己的算法时，我需要做一些特殊的事情来控制它如何在我的自定义tr
浏览 10提问于2018-01-30得票数 2
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我有一个500 TB的csv文件和一个1.5 TB的mysql数据库，我想在上面运行aws sagemaker分类和回归算法以及随机森林。
aws sagemaker可以支持它吗？模型可以批量或分块读取和训练吗？它的任何示例
浏览 1提问于2018-03-20得票数 5
我正在使用AWS Sagemaker进行模型训练和部署，这是模型训练的示例 from sagemaker.estimator import Estimator hyperparameters=hyperparameters)
estimator.fit(data_location) 这里提到的docker假设训练模型需
浏览 15提问于2019-01-04得票数 0
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我正在跟随学习如何在Amazon-sagemaker中训练机器学习模型。问题是ml.t2中的实例不能满足K-means算法的约束条件。我不能使用满足算法约束的实例(我将请求支持分配此资源)。我的问题是，sagemaker有什么算法可以用最小实例在MNIST数据集上进行训练吗？
浏览 0提问于2020-07-19得票数 0
我有一个python代码，它使用了keras和tensorflow后端。由于内存空间低，我的系统不支持这个模型的训练。我想利用亚马逊的萨吉克。有办法这样做吗？
编辑:也可以用我的python代码编写一个脚本并在AWS上运行吗？
浏览 3提问于2020-10-22得票数 0
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有没有人知道是否有任何SageMaker内置算法支持图像识别中的多目标检测？我在想一些像多标签图像训练和检测/推理之类的东西。因此，我们能否：和/或
b)从图像中推断多个对象(类似于AWS，但带有自定义标签和培训/传输学习)。另外，我知道SageMaker图像分类算法的文档中说“将图像作为输入并将其分类为多个输出类别的on
浏览 1提问于2018-07-05得票数 0
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我要在amazon sagemaker中迈出我的第一步。我正在使用脚本模式来训练分类算法。训练是可以的，但是我不能做增量训练。我想用新的数据再次训练同样的模型。这就是我所做的。output_location)
tf_estimat
浏览 3提问于2019-11-28得票数 1
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我最近开始从事sagemaker的工作，我试图理解每一行代码在sagemaker示例中的作用。我被以下代码卡住了。我正在研究银行数据的逻辑回归。from sagemaker.amazon.amazon_estimator import get_image_uri
有人能解释一下get_image_uri是做什么的吗？任何人也可以分享一个链接或一些东西，其中每一行代码都与sagemaker相关。
浏览 0提问于2019-09-19得票数 1
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我刚刚开始使用AWS，我想用自己的数据集训练自己的模型。我使用Python中的tensorflow后端将我的模型作为keras模型。我看了一些文档，他们说我需要一个Docker镜像来加载我的模型。那么，如何将keras模型转换为Docker镜像呢？我在互联网上搜索，但没有找到任何清楚地解释这一过程的东西。如何制作keras模型的docker镜像，如何将其加载到<e
浏览 1提问于2018-12-25得票数 0
我看了很多关于在本地部署SageMaker模型的帖子，但它们必须绑定到一个亚马逊网络服务笔记本实例，才能在本地运行预测/服务(亚马逊网络服务SageMaker Python SDK)。这违背了完全脱机运行Sagemaker训练模型的实际意图。还有一些人尝试在S3上取消对tar.gz文件的筛选，然后包装要在本地部署的内容。然而，该过程似乎非常局限于某些类型的模型，如XGBoost和MXnet。因此，有
浏览 4提问于2020-02-20得票数 2
我试图使用SageMaker使用自己的病态学习ML模型，并使用github示例。# Define IAM role import boto3 import os import pandas as pd ~/anaconda3/envs/python3/lib/
浏览 1提问于2018-04-24得票数 1
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当在亚马逊SageMaker中运行ML训练作业时，训练脚本被“部署”并提供一个ML训练实例，这需要大约10分钟的时间来启动并获得所需的数据。我只能从训练任务中得到一条错误消息，然后它就会死掉，实例也会随之终止。 在我更改了训练脚本以修复它之后，我需要部署和运行它，这需要大约10分钟的时间。 如何更快地完成此任务，或者让训练实例保持运行？
浏览 29提问于2019-01-24得票数 3
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下面是我正在努力实现的目标的高级图片:我想用spark作为一个计算来训练一个模型，所有这些都是在SageMaker中使用他们的训练Job。我希望使用SageMaker培训作业设置，这样我就可以使用SM超参数优化工作来为LightGBM找到最佳的超级参数。现在，我知道了在SM中运行自定义培训的一般方法:以某种方式构建一个容器，然后从ECR中提取它，
浏览 3提问于2022-01-24得票数 2
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目前，我正在用SageMaker在AWS上运行一个概念的快速机器学习示例，我遇到了两个库：sagemaker和sagemaker_pyspark。我想处理分布式数据。我的问题是：
使用sagemaker是否等同于在不利用AWS的分布式计算能力的情况下运行培训任务？如果不是，我想如果不是，他们为什么要实现sagemaker_pyspark？我看到它下面所做的是<
浏览 2提问于2021-03-26得票数 1
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类似于的问题。
我用内置算法SageMaker训练了一个AWS 模型.这个名为model.tar.gz的经过训练的模型存储在S3上。所以我想从S3下载这个文件，然后用它在我的本地PC上进行推理，而不再使用AWS SageMaker。由于内置算法的语义分割是用实现的，所以我尝试参考和的文档，在本地PC上进行推理。
浏览 2提问于2020-02-26得票数 0
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Sagemaker非常灵活，可以启动按需集群进行培训。然而，我的部门希望得到保证，我们不会在AWS预算上超支。有没有办法在不使用专用机器的情况下“限制”成本？
浏览 3提问于2020-06-15得票数 1
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我在笔记本上看到了 )此外，在基于tensorflow的keras环境中水平分配培训是否有意义？
浏览 0提问于2019-12-22得票数 0
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我已经为Seq2Seq神经网络创建了一个SageMaker模型，然后启动了一个SageMaker端点：
create_endpoint_config_response = sage.create_endpoint_config创建支持波束搜索的SageMaker端点的最佳方法是什么？
浏览 9提问于2018-07-31得票数 0
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:1.15.2-gpu-py36-cu100-ubuntu18.04 在容器中，我从docker SAGEMAKER_PROGRAM运行一个自定义keras (使用TF后端)训练作业。Sagemaker训练作业会发出cpu和gpu负载等系统指标，您可以在Sagemaker训练作业控制台上方便地实时查看这些指标。但我找不到一种方法来发布关于培训工作进度的指标。实际上，理想情况下我希望使用Tensorb
浏览 19提问于2020-04-05得票数 3
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