truongbooboo
New member
[TIẾNG VIỆT]:
** Triển khai các mô hình học máy với Amazon Sagemaker **
Amazon Sagemaker là một dịch vụ học máy được quản lý đầy đủ cung cấp trải nghiệm học máy đầu cuối.Với Sagemaker, bạn có thể dễ dàng xây dựng, đào tạo và triển khai các mô hình học máy mà không phải lo lắng về cơ sở hạ tầng hoặc quản lý máy chủ.
Trong bài viết này, chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn qua các bước triển khai mô hình học máy với Sagemaker.Chúng tôi sẽ sử dụng một mô hình hồi quy tuyến tính đơn giản để dự đoán giá nhà.
** 1.Tạo một phiên bản Notebook Sagemaker **
Bước đầu tiên là tạo một phiên bản Notebook Sagemaker.Một trường hợp máy tính xách tay là một cuốn sổ tay Jupyter chạy trên Amazon EC2.Bạn có thể sử dụng một thể hiện máy tính xách tay để phát triển và đào tạo các mô hình học máy của bạn.
Để tạo một thể hiện máy tính xách tay, hãy truy cập [Bảng điều khiển Amazon Sagemaker] (https://console.aws.amazon.com/sagemaker/) và nhấp vào ** Tạo phiên bản Notebook **.
** 2.Nhập dữ liệu **
Bước tiếp theo là nhập dữ liệu mà bạn sẽ sử dụng để đào tạo mô hình của mình.Trong ví dụ này, chúng tôi sẽ sử dụng [bộ dữ liệu nhà ở California] (https://www.kaggle.com/camnugent/california-lousing-prices).
Bạn có thể nhập dữ liệu vào thể hiện máy tính xách tay của mình bằng mã sau:
`` `
nhập khẩu gấu trúc dưới dạng PD
df = pd.read_csv ('homening.csv')
`` `
** 3.Đào tạo mô hình **
Khi bạn đã nhập dữ liệu, bạn có thể đào tạo mô hình của mình.Trong ví dụ này, chúng tôi sẽ sử dụng mô hình hồi quy tuyến tính đơn giản.
Để đào tạo mô hình, bạn có thể sử dụng mã sau:
`` `
từ sklearn.linear_model nhập tuyến tính tuyến tính
model = tuyến tính ()
model.fit (df [['kinh độ', 'vĩ độ', 'hosing_median_age', 'Total_rooms', 'Total_bedroom', 'dân số', 'hộ gia đình', 'median_income']], df ['median_house_value']))
`` `
**4.Triển khai mô hình **
Khi bạn đã đào tạo mô hình của mình, bạn có thể triển khai nó đến môi trường sản xuất.Để triển khai mô hình, bạn có thể sử dụng mã sau:
`` `
từ sagemaker.sklearn.model nhập sklearnmodel
model_name = 'my-model'
model_path = 's3: // my-bucket/my-model'
dự đoán = sklearnmodel (model_name, model_path) .deploy (
instance_type = 'ml.m4.xlarge',
init_instance_count = 1
)
`` `
** 5.Kiểm tra mô hình **
Khi bạn đã triển khai mô hình của mình, bạn có thể kiểm tra nó bằng mã sau:
`` `
Nhập JSON
Trả lời = dự đoán.predict (json.dumps ({
'Kinh độ': -122,25,
'Latitude': 37.8,
'hosing_median_age': 50,
'Total_rooms': 6,
'Total_bedroom': 3,
'Dân số': 2000,
'hộ gia đình': 100,
'Median_income': 50000
}))
in (phản hồi)
`` `
Đầu ra của mã phải là một đối tượng JSON chứa giá trị nhà trung bình dự đoán.
** 6.Sử dụng mô hình trong ứng dụng của bạn **
Khi bạn đã kiểm tra mô hình của mình, bạn có thể sử dụng nó trong ứng dụng của mình.Để sử dụng mô hình, bạn có thể sử dụng mã sau:
`` `
Nhập boto3
Client = boto3.client ('Sagemaker-Runtime')
phản hồi = client.invoke_endpoint (
EndPointName = 'My-endPoint',
Body = json.dumps ({
'Kinh độ': -122,25,
'Latitude': 37.8,
'hosing_median_age': 50,
'Total_rooms': 6,
'Total_bedroom': 3,
[ENGLISH]:
**Deploy Machine Learning Models with Amazon SageMaker**
Amazon SageMaker is a fully managed machine learning service that provides an end-to-end machine learning experience. With SageMaker, you can easily build, train, and deploy machine learning models without having to worry about infrastructure or managing servers.
In this article, we will walk you through the steps of deploying a machine learning model with SageMaker. We will use a simple linear regression model to predict house prices.
**1. Create a SageMaker notebook instance**
The first step is to create a SageMaker notebook instance. A notebook instance is a Jupyter notebook that runs on Amazon EC2. You can use a notebook instance to develop and train your machine learning models.
To create a notebook instance, go to the [Amazon SageMaker console](https://console.aws.amazon.com/sagemaker/) and click **Create notebook instance**.
**2. Import the data**
The next step is to import the data that you will use to train your model. In this example, we will use the [California housing dataset](https://www.kaggle.com/camnugent/california-housing-prices).
You can import the data into your notebook instance using the following code:
```
import pandas as pd
df = pd.read_csv('housing.csv')
```
**3. Train the model**
Once you have imported the data, you can train your model. In this example, we will use a simple linear regression model.
To train the model, you can use the following code:
```
from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression()
model.fit(df[['longitude', 'latitude', 'housing_median_age', 'total_rooms', 'total_bedrooms', 'population', 'households', 'median_income']], df['median_house_value'])
```
**4. Deploy the model**
Once you have trained your model, you can deploy it to a production environment. To deploy the model, you can use the following code:
```
from sagemaker.sklearn.model import SKLearnModel
model_name = 'my-model'
model_path = 's3://my-bucket/my-model'
predictor = SKLearnModel(model_name, model_path).deploy(
instance_type='ml.m4.xlarge',
initial_instance_count=1
)
```
**5. Test the model**
Once you have deployed your model, you can test it using the following code:
```
import json
response = predictor.predict(json.dumps({
'longitude': -122.25,
'latitude': 37.8,
'housing_median_age': 50,
'total_rooms': 6,
'total_bedrooms': 3,
'population': 2000,
'households': 100,
'median_income': 50000
}))
print(response)
```
The output of the code should be a JSON object that contains the predicted median house value.
**6. Use the model in your application**
Once you have tested your model, you can use it in your application. To use the model, you can use the following code:
```
import boto3
client = boto3.client('sagemaker-runtime')
response = client.invoke_endpoint(
EndpointName='my-endpoint',
Body=json.dumps({
'longitude': -122.25,
'latitude': 37.8,
'housing_median_age': 50,
'total_rooms': 6,
'total_bedrooms': 3,
** Triển khai các mô hình học máy với Amazon Sagemaker **
Amazon Sagemaker là một dịch vụ học máy được quản lý đầy đủ cung cấp trải nghiệm học máy đầu cuối.Với Sagemaker, bạn có thể dễ dàng xây dựng, đào tạo và triển khai các mô hình học máy mà không phải lo lắng về cơ sở hạ tầng hoặc quản lý máy chủ.
Trong bài viết này, chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn qua các bước triển khai mô hình học máy với Sagemaker.Chúng tôi sẽ sử dụng một mô hình hồi quy tuyến tính đơn giản để dự đoán giá nhà.
** 1.Tạo một phiên bản Notebook Sagemaker **
Bước đầu tiên là tạo một phiên bản Notebook Sagemaker.Một trường hợp máy tính xách tay là một cuốn sổ tay Jupyter chạy trên Amazon EC2.Bạn có thể sử dụng một thể hiện máy tính xách tay để phát triển và đào tạo các mô hình học máy của bạn.
Để tạo một thể hiện máy tính xách tay, hãy truy cập [Bảng điều khiển Amazon Sagemaker] (https://console.aws.amazon.com/sagemaker/) và nhấp vào ** Tạo phiên bản Notebook **.
** 2.Nhập dữ liệu **
Bước tiếp theo là nhập dữ liệu mà bạn sẽ sử dụng để đào tạo mô hình của mình.Trong ví dụ này, chúng tôi sẽ sử dụng [bộ dữ liệu nhà ở California] (https://www.kaggle.com/camnugent/california-lousing-prices).
Bạn có thể nhập dữ liệu vào thể hiện máy tính xách tay của mình bằng mã sau:
`` `
nhập khẩu gấu trúc dưới dạng PD
df = pd.read_csv ('homening.csv')
`` `
** 3.Đào tạo mô hình **
Khi bạn đã nhập dữ liệu, bạn có thể đào tạo mô hình của mình.Trong ví dụ này, chúng tôi sẽ sử dụng mô hình hồi quy tuyến tính đơn giản.
Để đào tạo mô hình, bạn có thể sử dụng mã sau:
`` `
từ sklearn.linear_model nhập tuyến tính tuyến tính
model = tuyến tính ()
model.fit (df [['kinh độ', 'vĩ độ', 'hosing_median_age', 'Total_rooms', 'Total_bedroom', 'dân số', 'hộ gia đình', 'median_income']], df ['median_house_value']))
`` `
**4.Triển khai mô hình **
Khi bạn đã đào tạo mô hình của mình, bạn có thể triển khai nó đến môi trường sản xuất.Để triển khai mô hình, bạn có thể sử dụng mã sau:
`` `
từ sagemaker.sklearn.model nhập sklearnmodel
model_name = 'my-model'
model_path = 's3: // my-bucket/my-model'
dự đoán = sklearnmodel (model_name, model_path) .deploy (
instance_type = 'ml.m4.xlarge',
init_instance_count = 1
)
`` `
** 5.Kiểm tra mô hình **
Khi bạn đã triển khai mô hình của mình, bạn có thể kiểm tra nó bằng mã sau:
`` `
Nhập JSON
Trả lời = dự đoán.predict (json.dumps ({
'Kinh độ': -122,25,
'Latitude': 37.8,
'hosing_median_age': 50,
'Total_rooms': 6,
'Total_bedroom': 3,
'Dân số': 2000,
'hộ gia đình': 100,
'Median_income': 50000
}))
in (phản hồi)
`` `
Đầu ra của mã phải là một đối tượng JSON chứa giá trị nhà trung bình dự đoán.
** 6.Sử dụng mô hình trong ứng dụng của bạn **
Khi bạn đã kiểm tra mô hình của mình, bạn có thể sử dụng nó trong ứng dụng của mình.Để sử dụng mô hình, bạn có thể sử dụng mã sau:
`` `
Nhập boto3
Client = boto3.client ('Sagemaker-Runtime')
phản hồi = client.invoke_endpoint (
EndPointName = 'My-endPoint',
Body = json.dumps ({
'Kinh độ': -122,25,
'Latitude': 37.8,
'hosing_median_age': 50,
'Total_rooms': 6,
'Total_bedroom': 3,
[ENGLISH]:
**Deploy Machine Learning Models with Amazon SageMaker**
Amazon SageMaker is a fully managed machine learning service that provides an end-to-end machine learning experience. With SageMaker, you can easily build, train, and deploy machine learning models without having to worry about infrastructure or managing servers.
In this article, we will walk you through the steps of deploying a machine learning model with SageMaker. We will use a simple linear regression model to predict house prices.
**1. Create a SageMaker notebook instance**
The first step is to create a SageMaker notebook instance. A notebook instance is a Jupyter notebook that runs on Amazon EC2. You can use a notebook instance to develop and train your machine learning models.
To create a notebook instance, go to the [Amazon SageMaker console](https://console.aws.amazon.com/sagemaker/) and click **Create notebook instance**.
**2. Import the data**
The next step is to import the data that you will use to train your model. In this example, we will use the [California housing dataset](https://www.kaggle.com/camnugent/california-housing-prices).
You can import the data into your notebook instance using the following code:
```
import pandas as pd
df = pd.read_csv('housing.csv')
```
**3. Train the model**
Once you have imported the data, you can train your model. In this example, we will use a simple linear regression model.
To train the model, you can use the following code:
```
from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression()
model.fit(df[['longitude', 'latitude', 'housing_median_age', 'total_rooms', 'total_bedrooms', 'population', 'households', 'median_income']], df['median_house_value'])
```
**4. Deploy the model**
Once you have trained your model, you can deploy it to a production environment. To deploy the model, you can use the following code:
```
from sagemaker.sklearn.model import SKLearnModel
model_name = 'my-model'
model_path = 's3://my-bucket/my-model'
predictor = SKLearnModel(model_name, model_path).deploy(
instance_type='ml.m4.xlarge',
initial_instance_count=1
)
```
**5. Test the model**
Once you have deployed your model, you can test it using the following code:
```
import json
response = predictor.predict(json.dumps({
'longitude': -122.25,
'latitude': 37.8,
'housing_median_age': 50,
'total_rooms': 6,
'total_bedrooms': 3,
'population': 2000,
'households': 100,
'median_income': 50000
}))
print(response)
```
The output of the code should be a JSON object that contains the predicted median house value.
**6. Use the model in your application**
Once you have tested your model, you can use it in your application. To use the model, you can use the following code:
```
import boto3
client = boto3.client('sagemaker-runtime')
response = client.invoke_endpoint(
EndpointName='my-endpoint',
Body=json.dumps({
'longitude': -122.25,
'latitude': 37.8,
'housing_median_age': 50,
'total_rooms': 6,
'total_bedrooms': 3,
