thienbuuhollie
New member
## Hướng dẫn Sagemaker eBay: Hướng dẫn từng bước
Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách sử dụng eBay Sagemaker để xây dựng và triển khai các mô hình học máy.Chúng tôi sẽ đề cập đến các chủ đề sau:
* Tạo một phiên bản Notebook Sagemaker
* Nhập dữ liệu vào Sagemaker
* Đào tạo một mô hình học máy
* Triển khai mô hình học máy
* Đánh giá mô hình học máy
## Điều kiện tiên quyết
Để làm theo hướng dẫn này, bạn sẽ cần những điều sau đây:
* Một ví dụ về máy tính xách tay Sagemaker
* Xô Amazon S3
* Một bộ dữ liệu mà bạn chọn
## Tạo phiên bản Notebook Sagemaker
Để tạo phiên bản Notebook Sagemaker, hãy làm theo các bước sau:
1. Chuyển đến [Bảng điều khiển Sagemaker của Amazon] (https://console.aws.amazon.com/sagemaker/).
2. Nhấp vào ** Các phiên bản Notebook **.
3. Nhấp vào ** Tạo phiên bản Notebook **.
4. Nhập tên cho phiên bản Notebook của bạn.
5. Chọn loại thể hiện máy tính xách tay.
6. Chọn một hạt nhân mặc định.
7. Nhấp vào ** Tạo **.
## Nhập dữ liệu vào Sagemaker
Để nhập dữ liệu vào Sagemaker, bạn có thể sử dụng các phương thức sau:
*** Xô S3: ** Bạn có thể tải dữ liệu của mình lên thùng Amazon S3 và sau đó truy cập nó từ phiên bản Sagemaker Notebook của bạn.
*** Hệ thống tệp cục bộ: ** Bạn có thể gắn hệ thống tệp cục bộ của mình vào thể hiện Sagemaker Notebook và sau đó truy cập dữ liệu của bạn từ đó.
*** Nguồn dữ liệu công cộng: ** Bạn có thể sử dụng các nguồn dữ liệu công cộng như [Kaggle] (Find Open Datasets and Machine Learning Projects | Kaggle) để nhập dữ liệu vào Sagemaker.
## Đào tạo một mô hình học máy
Để đào tạo mô hình học máy, bạn có thể sử dụng các bước sau:
1. Tạo một kịch bản đào tạo.
2. Tải tập lệnh đào tạo của bạn lên ví dụ Sagemaker Notebook của bạn.
3. Chạy kịch bản đào tạo của bạn.
## triển khai mô hình học máy
Để triển khai mô hình học máy, bạn có thể sử dụng các bước sau:
1. Tạo một định nghĩa mô hình.
2. Tạo cấu hình triển khai mô hình.
3. Triển khai mô hình của bạn.
## đánh giá mô hình học máy
Để đánh giá mô hình học máy, bạn có thể sử dụng các phương pháp sau:
*** Bộ giữ: ** Bạn có thể chia dữ liệu của mình thành một tập huấn luyện và bộ giữ.Bạn đào tạo mô hình của bạn trên bộ đào tạo và sau đó đánh giá nó trên bộ giữ.
*** Xác nhận chéo: ** Bạn có thể chia dữ liệu của mình thành nhiều nếp gấp.Bạn đào tạo mô hình của bạn trên mỗi nếp gấp và sau đó đánh giá nó trên các nếp gấp còn lại.
*** Vẽ các số liệu: ** Bạn có thể vẽ các số liệu như độ chính xác và độ chính xác để đánh giá mô hình của bạn.
## Phần kết luận
Trong hướng dẫn này, chúng tôi đã chỉ cho bạn cách sử dụng eBay Sagemaker để xây dựng và triển khai các mô hình học máy.Chúng tôi đề cập đến các chủ đề sau:
* Tạo một phiên bản Notebook Sagemaker
* Nhập dữ liệu vào Sagemaker
* Đào tạo một mô hình học máy
* Triển khai mô hình học máy
* Đánh giá mô hình học máy
Chúng tôi hy vọng hướng dẫn này đã giúp bạn bắt đầu với eBay Sagemaker.Để biết thêm thông tin, vui lòng tham khảo [Tài liệu Sagemaker] (https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/).
## hashtags
* #Ebay
* #Sagemaker
* #Machinelearning
* #ML
* #aws
=======================================
## eBay SageMaker Tutorial: A Step-by-Step Guide
In this tutorial, we will show you how to use eBay SageMaker to build and deploy machine learning models. We will cover the following topics:
* Creating a SageMaker notebook instance
* Importing data into SageMaker
* Training a machine learning model
* Deploying a machine learning model
* Evaluating a machine learning model
## Prerequisites
To follow this tutorial, you will need the following:
* A SageMaker notebook instance
* An Amazon S3 bucket
* A dataset of your choice
## Creating a SageMaker Notebook Instance
To create a SageMaker notebook instance, follow these steps:
1. Go to the [Amazon SageMaker console](https://console.aws.amazon.com/sagemaker/).
2. Click **Notebook instances**.
3. Click **Create notebook instance**.
4. Enter a name for your notebook instance.
5. Select a notebook instance type.
6. Select a default kernel.
7. Click **Create**.
## Importing Data into SageMaker
To import data into SageMaker, you can use the following methods:
* **S3 bucket:** You can upload your data to an Amazon S3 bucket and then access it from your SageMaker notebook instance.
* **Local file system:** You can mount your local file system to your SageMaker notebook instance and then access your data from there.
* **Public data sources:** You can use public data sources such as [Kaggle](https://www.kaggle.com/datasets) to import data into SageMaker.
## Training a Machine Learning Model
To train a machine learning model, you can use the following steps:
1. Create a training script.
2. Upload your training script to your SageMaker notebook instance.
3. Run your training script.
## Deploying a Machine Learning Model
To deploy a machine learning model, you can use the following steps:
1. Create a model definition.
2. Create a model deployment configuration.
3. Deploy your model.
## Evaluating a Machine Learning Model
To evaluate a machine learning model, you can use the following methods:
* **Holdout set:** You can split your data into a training set and a holdout set. You train your model on the training set and then evaluate it on the holdout set.
* **Cross-validation:** You can divide your data into multiple folds. You train your model on each fold and then evaluate it on the remaining folds.
* **Plotting metrics:** You can plot metrics such as accuracy and precision to evaluate your model.
## Conclusion
In this tutorial, we showed you how to use eBay SageMaker to build and deploy machine learning models. We covered the following topics:
* Creating a SageMaker notebook instance
* Importing data into SageMaker
* Training a machine learning model
* Deploying a machine learning model
* Evaluating a machine learning model
We hope this tutorial has helped you get started with eBay SageMaker. For more information, please refer to the [SageMaker documentation](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/).
## Hashtags
* #Ebay
* #Sagemaker
* #Machinelearning
* #ml
* #aws
Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách sử dụng eBay Sagemaker để xây dựng và triển khai các mô hình học máy.Chúng tôi sẽ đề cập đến các chủ đề sau:
* Tạo một phiên bản Notebook Sagemaker
* Nhập dữ liệu vào Sagemaker
* Đào tạo một mô hình học máy
* Triển khai mô hình học máy
* Đánh giá mô hình học máy
## Điều kiện tiên quyết
Để làm theo hướng dẫn này, bạn sẽ cần những điều sau đây:
* Một ví dụ về máy tính xách tay Sagemaker
* Xô Amazon S3
* Một bộ dữ liệu mà bạn chọn
## Tạo phiên bản Notebook Sagemaker
Để tạo phiên bản Notebook Sagemaker, hãy làm theo các bước sau:
1. Chuyển đến [Bảng điều khiển Sagemaker của Amazon] (https://console.aws.amazon.com/sagemaker/).
2. Nhấp vào ** Các phiên bản Notebook **.
3. Nhấp vào ** Tạo phiên bản Notebook **.
4. Nhập tên cho phiên bản Notebook của bạn.
5. Chọn loại thể hiện máy tính xách tay.
6. Chọn một hạt nhân mặc định.
7. Nhấp vào ** Tạo **.
## Nhập dữ liệu vào Sagemaker
Để nhập dữ liệu vào Sagemaker, bạn có thể sử dụng các phương thức sau:
*** Xô S3: ** Bạn có thể tải dữ liệu của mình lên thùng Amazon S3 và sau đó truy cập nó từ phiên bản Sagemaker Notebook của bạn.
*** Hệ thống tệp cục bộ: ** Bạn có thể gắn hệ thống tệp cục bộ của mình vào thể hiện Sagemaker Notebook và sau đó truy cập dữ liệu của bạn từ đó.
*** Nguồn dữ liệu công cộng: ** Bạn có thể sử dụng các nguồn dữ liệu công cộng như [Kaggle] (Find Open Datasets and Machine Learning Projects | Kaggle) để nhập dữ liệu vào Sagemaker.
## Đào tạo một mô hình học máy
Để đào tạo mô hình học máy, bạn có thể sử dụng các bước sau:
1. Tạo một kịch bản đào tạo.
2. Tải tập lệnh đào tạo của bạn lên ví dụ Sagemaker Notebook của bạn.
3. Chạy kịch bản đào tạo của bạn.
## triển khai mô hình học máy
Để triển khai mô hình học máy, bạn có thể sử dụng các bước sau:
1. Tạo một định nghĩa mô hình.
2. Tạo cấu hình triển khai mô hình.
3. Triển khai mô hình của bạn.
## đánh giá mô hình học máy
Để đánh giá mô hình học máy, bạn có thể sử dụng các phương pháp sau:
*** Bộ giữ: ** Bạn có thể chia dữ liệu của mình thành một tập huấn luyện và bộ giữ.Bạn đào tạo mô hình của bạn trên bộ đào tạo và sau đó đánh giá nó trên bộ giữ.
*** Xác nhận chéo: ** Bạn có thể chia dữ liệu của mình thành nhiều nếp gấp.Bạn đào tạo mô hình của bạn trên mỗi nếp gấp và sau đó đánh giá nó trên các nếp gấp còn lại.
*** Vẽ các số liệu: ** Bạn có thể vẽ các số liệu như độ chính xác và độ chính xác để đánh giá mô hình của bạn.
## Phần kết luận
Trong hướng dẫn này, chúng tôi đã chỉ cho bạn cách sử dụng eBay Sagemaker để xây dựng và triển khai các mô hình học máy.Chúng tôi đề cập đến các chủ đề sau:
* Tạo một phiên bản Notebook Sagemaker
* Nhập dữ liệu vào Sagemaker
* Đào tạo một mô hình học máy
* Triển khai mô hình học máy
* Đánh giá mô hình học máy
Chúng tôi hy vọng hướng dẫn này đã giúp bạn bắt đầu với eBay Sagemaker.Để biết thêm thông tin, vui lòng tham khảo [Tài liệu Sagemaker] (https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/).
## hashtags
* #Ebay
* #Sagemaker
* #Machinelearning
* #ML
* #aws
=======================================
## eBay SageMaker Tutorial: A Step-by-Step Guide
In this tutorial, we will show you how to use eBay SageMaker to build and deploy machine learning models. We will cover the following topics:
* Creating a SageMaker notebook instance
* Importing data into SageMaker
* Training a machine learning model
* Deploying a machine learning model
* Evaluating a machine learning model
## Prerequisites
To follow this tutorial, you will need the following:
* A SageMaker notebook instance
* An Amazon S3 bucket
* A dataset of your choice
## Creating a SageMaker Notebook Instance
To create a SageMaker notebook instance, follow these steps:
1. Go to the [Amazon SageMaker console](https://console.aws.amazon.com/sagemaker/).
2. Click **Notebook instances**.
3. Click **Create notebook instance**.
4. Enter a name for your notebook instance.
5. Select a notebook instance type.
6. Select a default kernel.
7. Click **Create**.
## Importing Data into SageMaker
To import data into SageMaker, you can use the following methods:
* **S3 bucket:** You can upload your data to an Amazon S3 bucket and then access it from your SageMaker notebook instance.
* **Local file system:** You can mount your local file system to your SageMaker notebook instance and then access your data from there.
* **Public data sources:** You can use public data sources such as [Kaggle](https://www.kaggle.com/datasets) to import data into SageMaker.
## Training a Machine Learning Model
To train a machine learning model, you can use the following steps:
1. Create a training script.
2. Upload your training script to your SageMaker notebook instance.
3. Run your training script.
## Deploying a Machine Learning Model
To deploy a machine learning model, you can use the following steps:
1. Create a model definition.
2. Create a model deployment configuration.
3. Deploy your model.
## Evaluating a Machine Learning Model
To evaluate a machine learning model, you can use the following methods:
* **Holdout set:** You can split your data into a training set and a holdout set. You train your model on the training set and then evaluate it on the holdout set.
* **Cross-validation:** You can divide your data into multiple folds. You train your model on each fold and then evaluate it on the remaining folds.
* **Plotting metrics:** You can plot metrics such as accuracy and precision to evaluate your model.
## Conclusion
In this tutorial, we showed you how to use eBay SageMaker to build and deploy machine learning models. We covered the following topics:
* Creating a SageMaker notebook instance
* Importing data into SageMaker
* Training a machine learning model
* Deploying a machine learning model
* Evaluating a machine learning model
We hope this tutorial has helped you get started with eBay SageMaker. For more information, please refer to the [SageMaker documentation](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/).
## Hashtags
* #Ebay
* #Sagemaker
* #Machinelearning
* #ml
* #aws
