Co je AWS SageMaker? Úvod do strojového učení v cloudu. Jak vytvořit a nasadit první model?

Strojní učení (Machine Learning – ML) se v posledních letech stalo nedílnou součástí moderních aplikací. Mnoho firem využívá ML k automatizaci procesů, analýze velkých dat či predikci trendů. AWS SageMaker je cloudová služba od Amazonu, která umožňuje vývojářům a datovým vědcům snadno vytvářet, trénovat a nasazovat modely strojového učení bez nutnosti správy vlastních serverů.

Co je AWS SageMaker a jaký má praktický význam?

AWS SageMaker je plně spravovaná služba v rámci Amazon Web Services (AWS), která poskytuje nástroje pro vývoj a škálování modelů strojního učení.

Hlavní výhody AWS SageMaker:

• Plně spravované prostředí – žádná potřeba správy serverů nebo infrastruktury.
• Automatizované tréninky – možnost škálovat trénink modelů podle potřeby.
• Nasazení na produkci – snadné nasazení modelů přes API.
• Integrace s AWS ekosystémem – podpora S3, Lambda, CloudWatch a dalších služeb.
• Podpora různých frameworků – TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn a další.

1. Jak funguje AWS SageMaker?

AWS SageMaker nabízí tři hlavní fáze práce s modely:

1.1 Příprava dat

V prvním kroku je třeba nahrát a připravit data pro trénování modelu. Data můžete uložit do AWS S3 nebo je zpracovat přímo v SageMaker noteboocích.

1.2 Trénování modelu

SageMaker podporuje předpřipravené algoritmy, ale můžete použít i vlastní modely napsané v TensorFlow, PyTorch nebo jiných frameworkech.

1.3 Nasazení modelu

Po natrénování lze model jednoduše nasadit jako REST API endpoint a použít jej v produkčních aplikacích.

2. Jak vytvořit a nasadit první model v AWS SageMaker?

2.1 Vytvoření Jupyter Notebooku v SageMaker

Nejjednodušší způsob, jak začít pracovat se SageMakerem, je použití Jupyter Notebook v AWS konzoli.

1. Přihlaste se do AWS SageMaker.
2. Vytvořte nový Notebook Instance (např. „my-sagemaker-notebook“).
3. Otevřete Jupyter Notebook a připravte data na trénování.

2.2 Trénování modelu

Chceme-li trénovat jednoduchý model pro klasifikaci, můžeme použít Scikit-learn:

import boto3 import sagemaker from sagemaker.sklearn.estimator import SKLearn sagemaker_session = sagemaker.Session() role = sagemaker.get_execution_role() model = SKLearn( entry_point="train.py", framework_version="0.23-1", role=role, instance_type="ml.m5.large", sagemaker_session=sagemaker_session, ) model.fit({"train": "s3://my-bucket/train-data.csv"})

2.3 Nasazení modelu

Po úspěšném trénování můžeme model nasadit jako API endpoint:

Ovládnite AI

Umelá inteligencia mení svet! Naučte sa pracovať s AI modelmi, automatizovať procesy a využívať strojové učenie vo vašich projektoch. Získajte praktické skúsenosti a staňte sa súčasťou budúcnosti technológií.

Prihlásiť sa na kurz!

7dňová výzva programovania Webu

Budete vedieť vytvárať pekné weby koncom budúceho týždňa? Áno, dá sa to! Radi vám s tým pomôžeme. Stačí prijať Sedemdňovú výzvu a rezervovať si tento kurz

Prvá hodina zadarmo!

predictor = model.deploy(instance_type="ml.m5.large", initial_instance_count=1)

Nyní můžeme na tento endpoint posílat požadavky a získávat predikce:

response = predictor.predict([[5.1, 3.5, 1.4, 0.2]]) print(response)

3. Proč používat AWS SageMaker?

Tato služba je ideální pro firmy i jednotlivce, kteří chtějí využívat strojní učení bez potřeby správy vlastních serverů.

Kdy se vyplatí používat AWS SageMaker?

• Pokud potřebujete rychle nasadit modely do cloudu.
• Chcete-li využívat výhod škálovatelného strojního učení.
• Pokud potřebujete zpracovávat velké objemy dat bez nutnosti vlastní infrastruktury.

Nejčastější otázky

1. Je AWS SageMaker zdarma?

AWS nabízí free tier, kde můžete využívat SageMaker s omezenými zdroji zdarma na 2 měsíce.

2. Jaké frameworky podporuje SageMaker?

Podporuje TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, XGBoost a další.

3. Mohu použít vlastní model v SageMaker?

Ano, můžete nahrát vlastní model v Docker kontejneru a nasadit jej jako endpoint.

4. Jak zajistit model nasazený v SageMaker?

SageMaker podporuje šifrování dat a integraci s AWS IAM pro správu oprávnění.

5. Je AWS SageMaker vhodný i pro začátečníky?

Ano, díky jednoduchým workflowům je vhodný i pro lidi, kteří se učí strojové učení.

Top 5 zajímavých faktů o AWS SageMaker

1. SageMaker používá Amazon na doporučující systémy v e-shopu.
2. Podporuje AutoML, což umožňuje trénovat modely bez manuálního nastavování parametrů.
3. Modely trénované v SageMaker mohou být přímo nasazeny do AWS Lambda.
4. Podporuje distribuované trénování, díky čemuž je ideální pro velké datasety.
5. Je jedním z nejrychleji rostoucích ML cloudových nástrojů na světě.

Chcete se naučit programovat?

Máte-li zájem o prezenční nebo online školení programování, podívejte se na naši nabídku na www.like-it.sk. Naše kurzy vedou zkušení odborníci, kteří vás naučí programovat od základů až po pokročilé techniky.

Jak začít programovat?

Úvod do programování pro každého bez předchozích znalostí.

Stáhněte si náš ebook teď výjimečně zdarma!!!

STÁHNOUT TEĎ

Viac informacií preberáme na kurze:

Kurz AI - Praktický úvod do umelej inteligencie (AI) bez predchádzajúcich znalostí

Marián Knězek