hoangkim7792
New member
..
Học máy là một công cụ mạnh mẽ có thể được sử dụng để giải quyết nhiều vấn đề khác nhau, từ phát hiện gian lận đến dự đoán của khách hàng.Tuy nhiên, việc triển khai các mô hình học máy vào sản xuất có thể là một quá trình phức tạp và tốn thời gian.
Ebay Sagemaker là một dịch vụ học máy được quản lý giúp dễ dàng triển khai các mô hình học máy vào sản xuất.Với eBay Sagemaker, bạn có thể:
* Huấn luyện và triển khai các mô hình học máy trên nhiều nền tảng phần cứng, bao gồm các trường hợp Amazon EC2, AWS Lambda và Kubernetes
* Giám sát các mô hình của bạn trong sản xuất và nhận thông báo nếu có bất kỳ vấn đề nào
* Dễ dàng mở rộng quy mô các mô hình của bạn lên hoặc xuống khi cần thiết
Để bắt đầu với Ebay Sagemaker, bạn có thể sử dụng [Bảng điều khiển Sagemaker eBay] (https://console.aws.amazon.com/sagemaker/) hoặc [api sagemaker eBay] (https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/mới nhất/apireference/chào mừng.html).
Dưới đây là các bước để triển khai mô hình học máy với eBay Sagemaker:
1. ** Tạo một công việc đào tạo mô hình. ** Trong bảng điều khiển sagemaker eBay, nhấp vào ** Tạo công việc đào tạo **.Chọn loại mô hình bạn muốn đào tạo, sau đó làm theo các hướng dẫn để tải lên dữ liệu của bạn và đào tạo mô hình của bạn.
2. ** Tạo điểm cuối mô hình. ** Điểm cuối mô hình là một dịch vụ được lưu trữ mà bạn có thể sử dụng để đưa ra dự đoán với mô hình học máy của bạn.Trong bảng điều khiển sagemaker eBay, nhấp vào ** Tạo điểm cuối mô hình **.Chọn mô hình bạn muốn triển khai, sau đó làm theo các hướng dẫn để tạo điểm cuối mô hình.
3. ** Kiểm tra điểm cuối mô hình của bạn. ** Khi bạn đã tạo điểm cuối mô hình, bạn có thể kiểm tra nó bằng cách đưa ra dự đoán với mô hình của mình.Trong bảng điều khiển sagemaker eBay, nhấp ** Điểm cuối mô hình thử nghiệm **.Nhập dữ liệu bạn muốn dự đoán, sau đó nhấp vào ** Dự đoán **.
Ebay Sagemaker giúp dễ dàng triển khai các mô hình học máy vào sản xuất.Với eBay Sagemaker, bạn có thể tập trung vào việc xây dựng các mô hình học máy tuyệt vời và để eBay Sagemaker chăm sóc các chi tiết triển khai.
## hashtags
* #ebaysagemaker
* #Machinelearning
* #Deployment
* #Mlops
* #khoa học dữ liệu
=======================================
#ebaysagemaker #Machinelearning #Deployment #Mlops #datascience ## Deploy Machine Learning Models with eBay SageMaker
Machine learning is a powerful tool that can be used to solve a variety of problems, from fraud detection to customer churn prediction. However, deploying machine learning models into production can be a complex and time-consuming process.
eBay SageMaker is a managed machine learning service that makes it easy to deploy machine learning models into production. With eBay SageMaker, you can:
* Train and deploy machine learning models on a variety of hardware platforms, including Amazon EC2 instances, AWS Lambda, and Kubernetes
* Monitor your models in production and receive alerts if there are any problems
* Easily scale your models up or down as needed
To get started with eBay SageMaker, you can use the [eBay SageMaker console](https://console.aws.amazon.com/sagemaker/) or the [eBay SageMaker API](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/Welcome.html).
Here are the steps to deploy a machine learning model with eBay SageMaker:
1. **Create a model training job.** In the eBay SageMaker console, click **Create training job**. Select the type of model you want to train, and then follow the instructions to upload your data and train your model.
2. **Create a model endpoint.** A model endpoint is a hosted service that you can use to make predictions with your machine learning model. In the eBay SageMaker console, click **Create model endpoint**. Select the model you want to deploy, and then follow the instructions to create a model endpoint.
3. **Test your model endpoint.** Once you have created a model endpoint, you can test it by making a prediction with your model. In the eBay SageMaker console, click **Test model endpoint**. Enter the data you want to predict, and then click **Predict**.
eBay SageMaker makes it easy to deploy machine learning models into production. With eBay SageMaker, you can focus on building great machine learning models, and let eBay SageMaker take care of the deployment details.
## Hashtags
* #ebaysagemaker
* #Machinelearning
* #Deployment
* #Mlops
* #datascience
Học máy là một công cụ mạnh mẽ có thể được sử dụng để giải quyết nhiều vấn đề khác nhau, từ phát hiện gian lận đến dự đoán của khách hàng.Tuy nhiên, việc triển khai các mô hình học máy vào sản xuất có thể là một quá trình phức tạp và tốn thời gian.
Ebay Sagemaker là một dịch vụ học máy được quản lý giúp dễ dàng triển khai các mô hình học máy vào sản xuất.Với eBay Sagemaker, bạn có thể:
* Huấn luyện và triển khai các mô hình học máy trên nhiều nền tảng phần cứng, bao gồm các trường hợp Amazon EC2, AWS Lambda và Kubernetes
* Giám sát các mô hình của bạn trong sản xuất và nhận thông báo nếu có bất kỳ vấn đề nào
* Dễ dàng mở rộng quy mô các mô hình của bạn lên hoặc xuống khi cần thiết
Để bắt đầu với Ebay Sagemaker, bạn có thể sử dụng [Bảng điều khiển Sagemaker eBay] (https://console.aws.amazon.com/sagemaker/) hoặc [api sagemaker eBay] (https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/mới nhất/apireference/chào mừng.html).
Dưới đây là các bước để triển khai mô hình học máy với eBay Sagemaker:
1. ** Tạo một công việc đào tạo mô hình. ** Trong bảng điều khiển sagemaker eBay, nhấp vào ** Tạo công việc đào tạo **.Chọn loại mô hình bạn muốn đào tạo, sau đó làm theo các hướng dẫn để tải lên dữ liệu của bạn và đào tạo mô hình của bạn.
2. ** Tạo điểm cuối mô hình. ** Điểm cuối mô hình là một dịch vụ được lưu trữ mà bạn có thể sử dụng để đưa ra dự đoán với mô hình học máy của bạn.Trong bảng điều khiển sagemaker eBay, nhấp vào ** Tạo điểm cuối mô hình **.Chọn mô hình bạn muốn triển khai, sau đó làm theo các hướng dẫn để tạo điểm cuối mô hình.
3. ** Kiểm tra điểm cuối mô hình của bạn. ** Khi bạn đã tạo điểm cuối mô hình, bạn có thể kiểm tra nó bằng cách đưa ra dự đoán với mô hình của mình.Trong bảng điều khiển sagemaker eBay, nhấp ** Điểm cuối mô hình thử nghiệm **.Nhập dữ liệu bạn muốn dự đoán, sau đó nhấp vào ** Dự đoán **.
Ebay Sagemaker giúp dễ dàng triển khai các mô hình học máy vào sản xuất.Với eBay Sagemaker, bạn có thể tập trung vào việc xây dựng các mô hình học máy tuyệt vời và để eBay Sagemaker chăm sóc các chi tiết triển khai.
## hashtags
* #ebaysagemaker
* #Machinelearning
* #Deployment
* #Mlops
* #khoa học dữ liệu
=======================================
#ebaysagemaker #Machinelearning #Deployment #Mlops #datascience ## Deploy Machine Learning Models with eBay SageMaker
Machine learning is a powerful tool that can be used to solve a variety of problems, from fraud detection to customer churn prediction. However, deploying machine learning models into production can be a complex and time-consuming process.
eBay SageMaker is a managed machine learning service that makes it easy to deploy machine learning models into production. With eBay SageMaker, you can:
* Train and deploy machine learning models on a variety of hardware platforms, including Amazon EC2 instances, AWS Lambda, and Kubernetes
* Monitor your models in production and receive alerts if there are any problems
* Easily scale your models up or down as needed
To get started with eBay SageMaker, you can use the [eBay SageMaker console](https://console.aws.amazon.com/sagemaker/) or the [eBay SageMaker API](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/Welcome.html).
Here are the steps to deploy a machine learning model with eBay SageMaker:
1. **Create a model training job.** In the eBay SageMaker console, click **Create training job**. Select the type of model you want to train, and then follow the instructions to upload your data and train your model.
2. **Create a model endpoint.** A model endpoint is a hosted service that you can use to make predictions with your machine learning model. In the eBay SageMaker console, click **Create model endpoint**. Select the model you want to deploy, and then follow the instructions to create a model endpoint.
3. **Test your model endpoint.** Once you have created a model endpoint, you can test it by making a prediction with your model. In the eBay SageMaker console, click **Test model endpoint**. Enter the data you want to predict, and then click **Predict**.
eBay SageMaker makes it easy to deploy machine learning models into production. With eBay SageMaker, you can focus on building great machine learning models, and let eBay SageMaker take care of the deployment details.
## Hashtags
* #ebaysagemaker
* #Machinelearning
* #Deployment
* #Mlops
* #datascience
