Co to jest AWS SageMaker? Wprowadzenie do uczenia maszynowego w chmurze. Jak stworzyć i wdrożyć pierwszy model?

Uczenie maszynowe (ML) stało się w ostatnich latach integralną częścią nowoczesnych aplikacji. Wiele firm wykorzystuje ML do automatyzacji procesów, analizy Big Data czy przewidywania trendów. AWS SageMaker to usługa w chmurze firmy Amazon, która umożliwia programistom i badaczom danych łatwe budowanie, trenowanie i wdrażanie modeli uczenia maszynowego bez konieczności zarządzania własnymi serwerami.

Co to jest AWS SageMaker i jakie jest jego praktyczne znaczenie?

AWS SageMaker to w pełni zarządzana usługa w ramach Amazon Web Services (AWS), która udostępnia narzędzia do tworzenia i skalowania modeli uczenia maszynowego.

Główne zalety AWS SageMaker:

• W pełni zarządzane środowisko – nie ma potrzeby zarządzania serwerami ani infrastrukturą.
• Treningi automatyczne – możliwość skalowania szkolenia modelowego według potrzeb.
• Wdrożenie na produkcję - łatwe wdrażanie modeli poprzez API.
• Integracja z ekosystemem AWS – obsługa S3, Lambda, CloudWatch i innych usług.
• Obsługa różnych frameworków – TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn i więcej.

1. Jak działa AWS SageMaker?

AWS SageMaker oferuje trzy główne etapy pracy z modelami:

1.1 Przygotowanie danych

Pierwszym krokiem jest przesłanie i przygotowanie danych do szkolenia modelu. Możesz przechowywać dane w AWS S3 lub przetwarzać je bezpośrednio w notatnikach SageMaker.

1.2 Szkolenie modelowe

SageMaker obsługuje gotowe algorytmy, ale możesz także skorzystać z własnych modeli napisanych w TensorFlow, PyTorch lub innych frameworkach.

1.3 Wdrożenie modelu

Po przeszkoleniu model można łatwo wdrożyć jako punkt końcowy API REST i wykorzystać w aplikacjach produkcyjnych.

2. Jak stworzyć i wdrożyć pierwszy model w AWS SageMaker?

2.1 Tworzenie notatnika Jupyter w SageMaker

Najłatwiejszym sposobem rozpoczęcia pracy z SageMakerem jest użycie Jupyter Notebook w konsoli AWS.

1. Zaloguj się do AWS SageMaker.
2. Utwórz nową instancję notatnika (np. „moj-sagemaker-notatnik”).
3. Otwórz Notatnik Jupyter i przygotuj dane do szkolenia.

2.2 Szkolenie modelowe

Jeśli chcemy wytrenować prosty model klasyfikacji, możemy użyć Scikit-learn:

importuj boto3 importuj szałwię z sagemaker.sklearn.estimator import SKLearn sagemaker_session = sagemaker.Session() rola = sagemaker.get_execution_role() model = SKLearn( Entry_point="pociąg.py", framework_version="0.23-1", rola=rola, instancja_type="ml.m5.large", sagemaker_session=sagemaker_session, ) model.fit({"pociąg": "s3://my-bucket/train-data.csv"})

2.3 Wdrożenie modelu

Po udanym szkoleniu możemy wdrożyć model jako punkt końcowy API:

predyktor = model.deploy(instance_type="ml.m5.large", początkowy_instance_count=1)

Teraz możemy wysyłać żądania do tego punktu końcowego i uzyskiwać prognozy:

odpowiedź = predyktor.predykt([[5,1; 3,5; 1,4; 0,2]]) wydrukuj (odpowiedź)

3. Dlaczego warto używać AWS SageMaker?

Ta usługa jest idealna dla firm i osób prywatnych, które chcą korzystać z uczenia maszynowego bez konieczności zarządzania własnymi serwerami.

Kiedy warto korzystać z AWS SageMaker?

• Jeśli chcesz szybko wdrożyć modele w chmurze.
• Aby skorzystać z skalowalnego uczenia maszynowego.
• Jeśli potrzebujesz przetwarzać duże ilości danych bez konieczności posiadania własnej infrastruktury.

Często zadawane pytania

1. Czy AWS SageMaker jest bezpłatny?

AWS oferuje bezpłatny poziom, w którym możesz bezpłatnie korzystać z SageMaker z ograniczonymi zasobami przez 2 miesiące.

2. Jakie frameworki obsługuje SageMaker?

Obsługuje TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, XGBoost i nie tylko.

3. Czy mogę użyć niestandardowego modelu w SageMaker?

Tak, możesz przesłać własny model do kontenera Docker i wdrożyć go jako punkt końcowy.

4. Jak zabezpieczyć model wdrożony w SageMaker?

SageMaker obsługuje szyfrowanie danych i integrację z AWS IAM w celu zarządzania uprawnieniami.

5. Czy AWS SageMaker jest odpowiedni dla początkujących?

Tak, dzięki prostym przepływom pracy nadaje się nawet dla osób uczących się systemów uczących się.

5 najważniejszych interesujących faktów na temat AWS SageMaker

1. SageMaker używa Amazon do systemów rekomendacji w e-sklepie.
2. Obsługuje funkcję AutoML, która umożliwia uczenie modeli bez ręcznego ustawiania parametrów.
3. Modele wyszkolone w SageMaker można wdrożyć bezpośrednio w AWS Lambda.
4. Obsługuje szkolenia rozproszone, dzięki czemu idealnie nadaje się do dużych zbiorów danych.
5. To jedno z najszybciej rozwijających się narzędzi chmurowych ML na świecie.

Chcesz nauczyć się programowania?

Jeśli interesują Cię szkolenia z programowania stacjonarne lub online, sprawdź naszą ofertę na www.like-it.sk. Nasze kursy prowadzone są przez doświadczonych ekspertów, którzy nauczą Cię programowania od podstaw po zaawansowane techniki.

Marián Knězek