ngomaingoc.quyen
New member
## Hướng dẫn Sagemaker eBay: Hướng dẫn từng bước
Trong hướng dẫn này, bạn sẽ học cách sử dụng eBay Sagemaker để xây dựng, đào tạo 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
* Xây dựng mô hình học máy
* Đào tạo mô hình
* Triển khai mô hình
* Đưa ra dự đoán với mô hình
### 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 để lưu trữ dữ liệu của bạn
* Môi trường Python 3 với các gói sau được cài đặt:
* BOTO3
* gấu trúc
* Numpy
* Scikit-learn
### Tạo phiên bản Notebook Sagemaker
Bước đầu tiên là tạo một phiên bản Notebook Sagemaker.Bạn có thể làm điều này bằng cách làm theo các hướng dẫn trong [Tài liệu Sagemaker] (Amazon SageMaker).
### Nhập dữ liệu vào Sagemaker
Khi bạn đã tạo một phiên bản Notebook Sagemaker, bạn có thể nhập dữ liệu của mình vào đó.Bạn có thể làm điều này bằng cách sử dụng mã sau:
`` `
Nhập boto3
nhập khẩu gấu trúc dưới dạng PD
# Nhận tên xô S3 và khóa đối tượng cho dữ liệu của bạn.
bucket_name = '<-bucket-name>' '
object_key = '<boject-key>' '
# Tạo một phiên Sagemaker.
phiên = boto3.session ()
# Tạo một máy khách Sagemaker.
client = session.client ('Sagemaker')
# Tải xuống dữ liệu từ S3.
data = pd.read_csv (client.get_object (bucket = bucket_name, key = object_key) ['body']))
`` `
### Xây dựng mô hình học máy
Khi bạn đã nhập dữ liệu của mình, bạn có thể xây dựng một mô hình học máy.Bạn có thể làm điều này bằng cách làm theo các hướng dẫn trong [Tài liệu Sagemaker] (Amazon SageMaker).
### Đào tạo mô hình
Khi bạn đã xây dựng một mô hình học máy, bạn có thể đào tạo nó.Bạn có thể làm điều này bằng cách làm theo các hướng dẫn trong [Tài liệu Sagemaker] (Train machine learning models - Amazon SageMaker).
### triển khai mô hình
Khi bạn đã đào tạo mô hình của mình, bạn có thể triển khai nó.Bạn có thể làm điều này bằng cách làm theo các hướng dẫn trong [Tài liệu Sagemaker] (Deploy models for inference - Amazon SageMaker).
### Dự đoán với mô hình
Khi bạn đã triển khai mô hình của mình, bạn có thể đưa ra dự đoán với nó.Bạn có thể làm điều này bằng cách làm theo các hướng dẫn trong [Tài liệu Sagemaker] (Amazon SageMaker).
### Phần kết luận
Trong hướng dẫn này, bạn đã học cách sử dụng Ebay Sagemaker để xây dựng, đào tạo và triển khai mô hình học máy.Bạn có thể sử dụng hướng dẫn này để xây dựng và triển khai các mô hình máy học của riêng bạn cho nhiều nhiệm vụ khác nhau.
### hashtags
* #Ebay
* #Sagemaker
* #Machinelearning
* #tutorial
* #aws
=======================================
## eBay SageMaker Tutorial: A Step-by-Step Guide
In this tutorial, you will learn how to use eBay SageMaker to build, train, and deploy machine learning models. We will cover the following topics:
* Creating a SageMaker notebook instance
* Importing data into SageMaker
* Building a machine learning model
* Training the model
* Deploying the model
* Making predictions with the model
### Prerequisites
To follow this tutorial, you will need the following:
* A SageMaker notebook instance
* An Amazon S3 bucket to store your data
* A Python 3 environment with the following packages installed:
* boto3
* pandas
* numpy
* scikit-learn
### Creating a SageMaker Notebook Instance
The first step is to create a SageMaker notebook instance. You can do this by following the instructions in the [SageMaker documentation](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/notebook-instances.html).
### Importing Data into SageMaker
Once you have created a SageMaker notebook instance, you can import your data into it. You can do this by using the following code:
```
import boto3
import pandas as pd
# Get the S3 bucket name and object key for your data.
bucket_name = '<your-bucket-name>'
object_key = '<your-object-key>'
# Create a SageMaker session.
session = boto3.Session()
# Create a SageMaker client.
client = session.client('sagemaker')
# Download the data from S3.
data = pd.read_csv(client.get_object(Bucket=bucket_name, Key=object_key)['Body'])
```
### Building a Machine Learning Model
Once you have imported your data, you can build a machine learning model. You can do this by following the instructions in the [SageMaker documentation](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/build-model.html).
### Training the Model
Once you have built a machine learning model, you can train it. You can do this by following the instructions in the [SageMaker documentation](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/train-model.html).
### Deploying the Model
Once you have trained your model, you can deploy it. You can do this by following the instructions in the [SageMaker documentation](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/deploy-model.html).
### Making Predictions with the Model
Once you have deployed your model, you can make predictions with it. You can do this by following the instructions in the [SageMaker documentation](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/make-predictions.html).
### Conclusion
In this tutorial, you learned how to use eBay SageMaker to build, train, and deploy a machine learning model. You can use this tutorial to build and deploy your own machine learning models for a variety of tasks.
### Hashtags
* #Ebay
* #Sagemaker
* #Machinelearning
* #tutorial
* #aws
Trong hướng dẫn này, bạn sẽ học cách sử dụng eBay Sagemaker để xây dựng, đào tạo 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
* Xây dựng mô hình học máy
* Đào tạo mô hình
* Triển khai mô hình
* Đưa ra dự đoán với mô hình
### 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 để lưu trữ dữ liệu của bạn
* Môi trường Python 3 với các gói sau được cài đặt:
* BOTO3
* gấu trúc
* Numpy
* Scikit-learn
### Tạo phiên bản Notebook Sagemaker
Bước đầu tiên là tạo một phiên bản Notebook Sagemaker.Bạn có thể làm điều này bằng cách làm theo các hướng dẫn trong [Tài liệu Sagemaker] (Amazon SageMaker).
### Nhập dữ liệu vào Sagemaker
Khi bạn đã tạo một phiên bản Notebook Sagemaker, bạn có thể nhập dữ liệu của mình vào đó.Bạn có thể làm điều này bằng cách sử dụng mã sau:
`` `
Nhập boto3
nhập khẩu gấu trúc dưới dạng PD
# Nhận tên xô S3 và khóa đối tượng cho dữ liệu của bạn.
bucket_name = '<-bucket-name>' '
object_key = '<boject-key>' '
# Tạo một phiên Sagemaker.
phiên = boto3.session ()
# Tạo một máy khách Sagemaker.
client = session.client ('Sagemaker')
# Tải xuống dữ liệu từ S3.
data = pd.read_csv (client.get_object (bucket = bucket_name, key = object_key) ['body']))
`` `
### Xây dựng mô hình học máy
Khi bạn đã nhập dữ liệu của mình, bạn có thể xây dựng một mô hình học máy.Bạn có thể làm điều này bằng cách làm theo các hướng dẫn trong [Tài liệu Sagemaker] (Amazon SageMaker).
### Đào tạo mô hình
Khi bạn đã xây dựng một mô hình học máy, bạn có thể đào tạo nó.Bạn có thể làm điều này bằng cách làm theo các hướng dẫn trong [Tài liệu Sagemaker] (Train machine learning models - Amazon SageMaker).
### triển khai mô hình
Khi bạn đã đào tạo mô hình của mình, bạn có thể triển khai nó.Bạn có thể làm điều này bằng cách làm theo các hướng dẫn trong [Tài liệu Sagemaker] (Deploy models for inference - Amazon SageMaker).
### Dự đoán với mô hình
Khi bạn đã triển khai mô hình của mình, bạn có thể đưa ra dự đoán với nó.Bạn có thể làm điều này bằng cách làm theo các hướng dẫn trong [Tài liệu Sagemaker] (Amazon SageMaker).
### Phần kết luận
Trong hướng dẫn này, bạn đã học cách sử dụng Ebay Sagemaker để xây dựng, đào tạo và triển khai mô hình học máy.Bạn có thể sử dụng hướng dẫn này để xây dựng và triển khai các mô hình máy học của riêng bạn cho nhiều nhiệm vụ khác nhau.
### hashtags
* #Ebay
* #Sagemaker
* #Machinelearning
* #tutorial
* #aws
=======================================
## eBay SageMaker Tutorial: A Step-by-Step Guide
In this tutorial, you will learn how to use eBay SageMaker to build, train, and deploy machine learning models. We will cover the following topics:
* Creating a SageMaker notebook instance
* Importing data into SageMaker
* Building a machine learning model
* Training the model
* Deploying the model
* Making predictions with the model
### Prerequisites
To follow this tutorial, you will need the following:
* A SageMaker notebook instance
* An Amazon S3 bucket to store your data
* A Python 3 environment with the following packages installed:
* boto3
* pandas
* numpy
* scikit-learn
### Creating a SageMaker Notebook Instance
The first step is to create a SageMaker notebook instance. You can do this by following the instructions in the [SageMaker documentation](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/notebook-instances.html).
### Importing Data into SageMaker
Once you have created a SageMaker notebook instance, you can import your data into it. You can do this by using the following code:
```
import boto3
import pandas as pd
# Get the S3 bucket name and object key for your data.
bucket_name = '<your-bucket-name>'
object_key = '<your-object-key>'
# Create a SageMaker session.
session = boto3.Session()
# Create a SageMaker client.
client = session.client('sagemaker')
# Download the data from S3.
data = pd.read_csv(client.get_object(Bucket=bucket_name, Key=object_key)['Body'])
```
### Building a Machine Learning Model
Once you have imported your data, you can build a machine learning model. You can do this by following the instructions in the [SageMaker documentation](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/build-model.html).
### Training the Model
Once you have built a machine learning model, you can train it. You can do this by following the instructions in the [SageMaker documentation](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/train-model.html).
### Deploying the Model
Once you have trained your model, you can deploy it. You can do this by following the instructions in the [SageMaker documentation](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/deploy-model.html).
### Making Predictions with the Model
Once you have deployed your model, you can make predictions with it. You can do this by following the instructions in the [SageMaker documentation](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/make-predictions.html).
### Conclusion
In this tutorial, you learned how to use eBay SageMaker to build, train, and deploy a machine learning model. You can use this tutorial to build and deploy your own machine learning models for a variety of tasks.
### Hashtags
* #Ebay
* #Sagemaker
* #Machinelearning
* #tutorial
* #aws
