Verwenden Sie Amazon SageMaker Studio Lab-Starter-Assets - Amazon SageMaker KI

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Verwenden Sie Amazon SageMaker Studio Lab-Starter-Assets

Amazon SageMaker Studio Lab unterstützt die folgenden Ressourcen, um Anwendern des maschinellen Lernens (ML) den Einstieg zu erleichtern. In dieser Anleitung erfahren Sie, wie Sie Notebooks für Ihr Projekt klonen.

Erste Schritte Notebook

Studio Lab wird mit einem Starter-Notebook geliefert, das allgemeine Informationen enthält und Sie durch die wichtigsten Workflows führt. Wenn Sie Ihre Projektlaufzeit zum ersten Mal starten, wird dieses Notebook automatisch geöffnet.

Eintauchen in Deep Learning

Dive into Deep Learning (D2L) ist ein interaktives Open-Source-Buch, das die Ideen, die mathematische Theorie und den Code vermittelt, die Machine Learning ermöglichen. Mit über 150 Jupyter Notebooks bietet D2L einen umfassenden Überblick über die Prinzipien von Deep Learning. Weitere Informationen über D2L finden Sie auf der D2L-Website.

Die folgenden Schritte zeigen, wie Sie die D2L Jupyter Notebooks auf Ihre Instance klonen.

  1. Starten und öffnen Sie die Studio Lab Projektlaufzeitumgebung, indem Sie Starten Sie Ihre Projektlaufzeit folgen.

  2. Sobald Studio Lab geöffnet ist, wählen Sie in der linken Seitenleiste den Tab Git ( Black square icon representing a placeholder or empty image. ).

  3. Wählen Sie Repository klonen.

    Wenn die Option Repository klonen nicht angezeigt wird, kann dies daran liegen, dass Sie sich derzeit in einem Git-Repository befinden. Verwenden Sie stattdessen die folgenden Teilschritte.

    1. Wählen Sie in der linken Seitenleiste die Registerkarte „Ordner“ ( Black square icon representing a placeholder or empty image. ) aus.

    2. Wählen Sie unter der Dateisuchleiste das Ordnersymbol links neben dem aktuell ausgewählten Repository aus. Wenn Sie den Mauszeiger über das Ordnersymbol bewegen, wird das Benutzerverzeichnis (/home/studio-lab-user) angezeigt.

    3. Sobald Sie im Benutzerverzeichnis sind, wählen Sie die Git-Registerkarte in der linken Seitenleiste aus.

    4. Wählen Sie Repository klonen.

  4. Unter Git-Repository-URL (.git) werden Sie aufgefordert, eine URL anzugeben.

  5. Navigieren Sie in einer neuen Browser-Registerkarte zu Ihrer Projektübersichtsseite. Die URL nimmt folgendes Format an.

    https://studiolab.sagemaker.aws/users/<YOUR_USER_NAME>

  6. Unter Neu im Bereich Machine Learning?, wählen Sie Eintauchen in Deep Learning aus.

  7. Wählen Sie im neuen Browser-Tab „Tauchen Sie in Deep Learning“ aus, ob Sie GitHubeine neue Seite mit den Beispielnotizbüchern öffnen möchten.

  8. Wählen Sie Code und kopieren Sie die URL des GitHub Repositorys in den HTTPS-Tab.

  9. Kehren Sie zum Studio Lab zurück, öffnen Sie den Projektbrowser-Tab, fügen Sie die URL des D2L-Repositorys ein und klonen Sie das Repository.

AWSUniversität für Machine Learning

Die AWS Machine Learning University (MLU) bietet Zugang zu den Kursen für maschinelles Lernen, mit denen Amazons eigene Entwickler geschult werden. Mit der AWS MLU Accelerator-Lernserie von learn-at-your-own -pace kann jeder Entwickler lernen, wie man maschinelles Lernen einsetzt. Die MLU Accelerator-Serie soll Entwicklern helfen, ihre ML-Reise zu beginnen. Sie bietet dreitägige Grundlagenkurse zu diesen drei Themen: Verarbeitung natürlicher Sprache, Tabellarische Daten und Computer Vision. Weitere Informationen finden Sie unter Machine Learning University.

Das folgende Verfahren zeigt, wie Sie die Jupyter-Notebooks der AWS MLU auf Ihre Instanz klonen.

  1. Starten und öffnen Sie die Studio Lab-Projektlaufzeitumgebung, indem Sie Starten Sie Ihre Projektlaufzeit folgen.

  2. Sobald Studio Lab geöffnet ist, wählen Sie in der linken Seitenleiste den Tab Git ( Black square icon representing a placeholder or empty image. ).

  3. Wählen Sie Repository klonen.

    Wenn die Option Repository klonen nicht angezeigt wird, kann dies daran liegen, dass Sie sich derzeit in einem Git-Repository befinden. Verwenden Sie stattdessen die folgenden Teilschritte.

    1. Wählen Sie in der linken Seitenleiste die Registerkarte „Ordner“ ( Black square icon representing a placeholder or empty image. ) aus.

    2. Wählen Sie unter der Dateisuchleiste das Ordnersymbol links neben dem aktuell ausgewählten Repository aus. Wenn Sie den Mauszeiger über das Ordnersymbol bewegen, wird das Benutzerverzeichnis (/home/studio-lab-user) angezeigt.

    3. Sobald Sie im Benutzerverzeichnis sind, wählen Sie die Git-Registerkarte in der linken Seitenleiste aus.

    4. Wählen Sie Repository klonen.

  4. Unter Git-Repository-URL (.git) werden Sie aufgefordert, eine URL anzugeben.

  5. Navigieren Sie in einer neuen Browser-Registerkarte zu Ihrer Projektübersichtsseite. Die URL nimmt folgendes Format an.

    https://studiolab.sagemaker.aws/users/<YOUR_USER_NAME>

  6. Unter Neu im Bereich Machine Learning?, wählen Sie AWSMachine Learning University.

  7. Suchen Sie im neuen Browser-Tab der AWSMachine Learning University nach einem Kurs, der Sie interessiert, indem Sie die Kurszusammenfassung für jeden Kurs lesen.

  8. Wählen Sie unter Kursinhalt das entsprechende GitHub Repository von Interesse aus, um eine neue Seite mit den Beispielnotizbüchern zu öffnen.

  9. Wählen Sie Code und kopieren Sie die URL des GitHub Repositorys in den HTTPS-Tab.

  10. Kehren Sie zum Studio Lab zurück, öffnen Sie die Projektbrowser-Registerkarte, fügen Sie die URL des D2L-Repositorys ein und wählen Sie Klonen aus, um das Repository zu klonen.

Roboflow

Roboflow bietet Ihnen die Tools zum Trainieren, Feinabstimmen und Kennzeichnen von Objekten für Computer-Vision-Anwendungen. Weitere Informationen finden Sie unter https://roboflow.com/.

Die folgenden Schritte zeigen, wie Sie die Roboflow Jupyter Notebooks auf Ihre Instance klonen.

  1. Navigieren Sie zur Projektübersichtsseite von Studio Lab. Die URL nimmt folgendes Format an:

    https://studiolab.sagemaker.aws/users/<YOUR_USER_NAME>

  2. Suchen Sie unter Ressourcen und Community nach KI-generierte Bilder erstellen.

  3. Wählen Sie unter KI-generierte Bilder erstellen die Option Notebook öffnen aus.

  4. Folgen Sie dem Tutorial unter der Notebook-Vorschau.