quochien916
New member
[TIẾNG VIỆT]:
** Giải phóng máy học với Amazon Sagemaker Notebooks **
Amazon Sagemaker Notebooks là một môi trường máy tính xách tay Jupyter được quản lý đầy đủ giúp bạn dễ dàng phát triển, đào tạo và triển khai các mô hình máy học (ML).Với máy tính xách tay Sagemaker, bạn có thể:
*** Khám phá dữ liệu ** Sử dụng các thư viện và công cụ nguồn mở phổ biến.
*** Xây dựng và đào tạo các mô hình ML ** Sử dụng các khung phổ biến, chẳng hạn như Tensorflow, Pytorch và MXNet.
*** Triển khai các mô hình để sản xuất ** theo nhiều cách khác nhau, bao gồm Dịch vụ lưu trữ Sagemaker, AWS Lambda và Amazon Container Container Service (ECS).
Notebook Sagemaker là một cách tuyệt vời để bắt đầu với ML và chúng cũng là một công cụ mạnh mẽ cho các học viên ML có kinh nghiệm.
** Bắt đầu với máy tính xách tay Amazon Sagemaker **
Để bắt đầu với Sagemaker Notebook, bạn có thể tạo một phiên bản máy tính xách tay trong bảng điều khiển quản lý AWS.Một ví dụ máy tính xách tay là một máy ảo chạy sổ ghi chép Jupyter.Bạn có thể chọn loại thể hiện máy tính xách tay mà bạn muốn, tùy thuộc vào tài nguyên bạn cần.
Khi bạn đã tạo một thể hiện máy tính xách tay, bạn có thể kết nối với nó bằng giao diện web Jupyter Notebook.Giao diện web Jupyter Notebook cho phép bạn tạo và chỉnh sửa máy tính xách tay và chạy các ô mã.
** Khám phá dữ liệu với máy tính xách tay Amazon Sagemaker **
Notebook Sagemaker giúp dễ dàng khám phá dữ liệu bằng các thư viện và công cụ nguồn mở phổ biến.Ví dụ: bạn có thể sử dụng thư viện PANDAS để đọc dữ liệu từ tệp CSV và bạn có thể sử dụng thư viện Matplotlib để tạo trực quan hóa dữ liệu của mình.
** Xây dựng và đào tạo các mô hình ML với máy tính xách tay Amazon Sagemaker **
Notebook Sagemaker giúp dễ dàng xây dựng và đào tạo các mô hình ML bằng cách sử dụng các khung phổ biến, chẳng hạn như Tensorflow, Pytorch và MXNet.Bạn có thể sử dụng SDK Sagemaker để tạo và đào tạo các mô hình và bạn có thể sử dụng dịch vụ Thử nghiệm Sagemaker để theo dõi các thử nghiệm của mình.
** Triển khai các mô hình để sản xuất với máy tính xách tay Amazon Sagemaker **
Khi bạn đã đào tạo một mô hình, bạn có thể triển khai nó để sản xuất theo nhiều cách khác nhau.Bạn có thể sử dụng Dịch vụ lưu trữ Sagemaker để triển khai mô hình của mình dưới dạng dịch vụ web hoặc bạn có thể triển khai mô hình của mình cho AWS Lambda hoặc Amazon ECS.
**Phần kết luận**
Amazon Sagemaker Notebooks là một công cụ mạnh mẽ để phát triển, đào tạo và triển khai các mô hình ML.Với máy tính xách tay Sagemaker, bạn có thể nhanh chóng và dễ dàng bắt đầu với ML và bạn có thể sử dụng máy tính xách tay Sagemaker để xây dựng và triển khai các mô hình ML giải quyết các vấn đề trong thế giới thực.
**Tài nguyên**
* [Tài liệu máy tính xách tay Amazon Sagemaker] (Amazon SageMaker)
* [Ví dụ về Sagemaker Amazon] (https://github.com/aws/amazon-sagemaker- examples)
* [Blog Amazon Sagemaker] (AWS Machine Learning Blog)
[ENGLISH]:
**Unleash Machine Learning with Amazon SageMaker Notebooks**
Amazon SageMaker Notebooks are a fully managed Jupyter notebook environment that makes it easy to develop, train, and deploy machine learning (ML) models. With SageMaker Notebooks, you can:
* **Explore data** using popular open source libraries and tools.
* **Build and train ML models** using popular frameworks, such as TensorFlow, PyTorch, and MXNet.
* **Deploy models to production** in a variety of ways, including SageMaker hosting services, AWS Lambda, and Amazon Elastic Container Service (ECS).
SageMaker Notebooks are a great way to get started with ML, and they're also a powerful tool for experienced ML practitioners.
**Getting Started with Amazon SageMaker Notebooks**
To get started with SageMaker Notebooks, you can create a notebook instance in the AWS Management Console. A notebook instance is a virtual machine that runs Jupyter Notebooks. You can choose the type of notebook instance that you want, depending on the resources that you need.
Once you have created a notebook instance, you can connect to it using the Jupyter Notebook web interface. The Jupyter Notebook web interface allows you to create and edit notebooks, and to run code cells.
**Exploring Data with Amazon SageMaker Notebooks**
SageMaker Notebooks make it easy to explore data using popular open source libraries and tools. For example, you can use the pandas library to read data from a CSV file, and you can use the matplotlib library to create visualizations of your data.
**Building and Training ML Models with Amazon SageMaker Notebooks**
SageMaker Notebooks make it easy to build and train ML models using popular frameworks, such as TensorFlow, PyTorch, and MXNet. You can use the SageMaker SDK to create and train models, and you can use the SageMaker Experiments service to track your experiments.
**Deploying Models to Production with Amazon SageMaker Notebooks**
Once you have trained a model, you can deploy it to production in a variety of ways. You can use the SageMaker hosting services to deploy your model as a web service, or you can deploy your model to AWS Lambda or Amazon ECS.
**Conclusion**
Amazon SageMaker Notebooks are a powerful tool for developing, training, and deploying ML models. With SageMaker Notebooks, you can quickly and easily get started with ML, and you can use SageMaker Notebooks to build and deploy ML models that solve real-world problems.
**Resources**
* [Amazon SageMaker Notebooks documentation](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/notebooks.html)
* [Amazon SageMaker Examples](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples)
* [Amazon SageMaker Blog](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/)
** Giải phóng máy học với Amazon Sagemaker Notebooks **
Amazon Sagemaker Notebooks là một môi trường máy tính xách tay Jupyter được quản lý đầy đủ giúp bạn dễ dàng phát triển, đào tạo và triển khai các mô hình máy học (ML).Với máy tính xách tay Sagemaker, bạn có thể:
*** Khám phá dữ liệu ** Sử dụng các thư viện và công cụ nguồn mở phổ biến.
*** Xây dựng và đào tạo các mô hình ML ** Sử dụng các khung phổ biến, chẳng hạn như Tensorflow, Pytorch và MXNet.
*** Triển khai các mô hình để sản xuất ** theo nhiều cách khác nhau, bao gồm Dịch vụ lưu trữ Sagemaker, AWS Lambda và Amazon Container Container Service (ECS).
Notebook Sagemaker là một cách tuyệt vời để bắt đầu với ML và chúng cũng là một công cụ mạnh mẽ cho các học viên ML có kinh nghiệm.
** Bắt đầu với máy tính xách tay Amazon Sagemaker **
Để bắt đầu với Sagemaker Notebook, bạn có thể tạo một phiên bản máy tính xách tay trong bảng điều khiển quản lý AWS.Một ví dụ máy tính xách tay là một máy ảo chạy sổ ghi chép Jupyter.Bạn có thể chọn loại thể hiện máy tính xách tay mà bạn muốn, tùy thuộc vào tài nguyên bạn cần.
Khi bạn đã tạo một thể hiện máy tính xách tay, bạn có thể kết nối với nó bằng giao diện web Jupyter Notebook.Giao diện web Jupyter Notebook cho phép bạn tạo và chỉnh sửa máy tính xách tay và chạy các ô mã.
** Khám phá dữ liệu với máy tính xách tay Amazon Sagemaker **
Notebook Sagemaker giúp dễ dàng khám phá dữ liệu bằng các thư viện và công cụ nguồn mở phổ biến.Ví dụ: bạn có thể sử dụng thư viện PANDAS để đọc dữ liệu từ tệp CSV và bạn có thể sử dụng thư viện Matplotlib để tạo trực quan hóa dữ liệu của mình.
** Xây dựng và đào tạo các mô hình ML với máy tính xách tay Amazon Sagemaker **
Notebook Sagemaker giúp dễ dàng xây dựng và đào tạo các mô hình ML bằng cách sử dụng các khung phổ biến, chẳng hạn như Tensorflow, Pytorch và MXNet.Bạn có thể sử dụng SDK Sagemaker để tạo và đào tạo các mô hình và bạn có thể sử dụng dịch vụ Thử nghiệm Sagemaker để theo dõi các thử nghiệm của mình.
** Triển khai các mô hình để sản xuất với máy tính xách tay Amazon Sagemaker **
Khi bạn đã đào tạo một mô hình, bạn có thể triển khai nó để sản xuất theo nhiều cách khác nhau.Bạn có thể sử dụng Dịch vụ lưu trữ Sagemaker để triển khai mô hình của mình dưới dạng dịch vụ web hoặc bạn có thể triển khai mô hình của mình cho AWS Lambda hoặc Amazon ECS.
**Phần kết luận**
Amazon Sagemaker Notebooks là một công cụ mạnh mẽ để phát triển, đào tạo và triển khai các mô hình ML.Với máy tính xách tay Sagemaker, bạn có thể nhanh chóng và dễ dàng bắt đầu với ML và bạn có thể sử dụng máy tính xách tay Sagemaker để xây dựng và triển khai các mô hình ML giải quyết các vấn đề trong thế giới thực.
**Tài nguyên**
* [Tài liệu máy tính xách tay Amazon Sagemaker] (Amazon SageMaker)
* [Ví dụ về Sagemaker Amazon] (https://github.com/aws/amazon-sagemaker- examples)
* [Blog Amazon Sagemaker] (AWS Machine Learning Blog)
[ENGLISH]:
**Unleash Machine Learning with Amazon SageMaker Notebooks**
Amazon SageMaker Notebooks are a fully managed Jupyter notebook environment that makes it easy to develop, train, and deploy machine learning (ML) models. With SageMaker Notebooks, you can:
* **Explore data** using popular open source libraries and tools.
* **Build and train ML models** using popular frameworks, such as TensorFlow, PyTorch, and MXNet.
* **Deploy models to production** in a variety of ways, including SageMaker hosting services, AWS Lambda, and Amazon Elastic Container Service (ECS).
SageMaker Notebooks are a great way to get started with ML, and they're also a powerful tool for experienced ML practitioners.
**Getting Started with Amazon SageMaker Notebooks**
To get started with SageMaker Notebooks, you can create a notebook instance in the AWS Management Console. A notebook instance is a virtual machine that runs Jupyter Notebooks. You can choose the type of notebook instance that you want, depending on the resources that you need.
Once you have created a notebook instance, you can connect to it using the Jupyter Notebook web interface. The Jupyter Notebook web interface allows you to create and edit notebooks, and to run code cells.
**Exploring Data with Amazon SageMaker Notebooks**
SageMaker Notebooks make it easy to explore data using popular open source libraries and tools. For example, you can use the pandas library to read data from a CSV file, and you can use the matplotlib library to create visualizations of your data.
**Building and Training ML Models with Amazon SageMaker Notebooks**
SageMaker Notebooks make it easy to build and train ML models using popular frameworks, such as TensorFlow, PyTorch, and MXNet. You can use the SageMaker SDK to create and train models, and you can use the SageMaker Experiments service to track your experiments.
**Deploying Models to Production with Amazon SageMaker Notebooks**
Once you have trained a model, you can deploy it to production in a variety of ways. You can use the SageMaker hosting services to deploy your model as a web service, or you can deploy your model to AWS Lambda or Amazon ECS.
**Conclusion**
Amazon SageMaker Notebooks are a powerful tool for developing, training, and deploying ML models. With SageMaker Notebooks, you can quickly and easily get started with ML, and you can use SageMaker Notebooks to build and deploy ML models that solve real-world problems.
**Resources**
* [Amazon SageMaker Notebooks documentation](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/notebooks.html)
* [Amazon SageMaker Examples](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples)
* [Amazon SageMaker Blog](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/)
