Uso de los activos iniciales de Amazon SageMaker Studio Lab
Amazon SageMaker Studio Lab admite los siguientes activos que ayudan a los profesionales del machine learning (ML) a comenzar a utilizarlo. En esta guía se muestra cómo clonar cuadernos para su proyecto.
Cuaderno de introducción
Studio Lab se suministra con un cuaderno de introducción que proporciona información general y orientación para los principales flujos de trabajo. Cuando se inicializa el tiempo de ejecución del proyecto por primera vez, este cuaderno se abre automáticamente.
Dive into Deep Learning
Dive into Deep Learning (D2L) es un libro interactivo de código abierto en el que se enseñan las ideas, la teoría matemática y el código en los que se basa el machine learning. Con más de 150 cuadernos de Jupyter, D2L ofrece una visión completa de los principios del aprendizaje profundo. Para obtener más información sobre D2L, consulte el sitio web de D2L
En el siguiente procedimiento se muestra cómo clonar en su instancia los cuadernos de Jupyter de D2L.
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Inicie y abra el entorno de tiempo de ejecución del proyecto de Studio Lab como se indica en Iniciar el tiempo de ejecución del proyecto.
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Una vez abierto Studio Lab, seleccione la pestaña Git (
) en la barra lateral izquierda. -
Seleccione Clonar un repositorio.
Si no aparece la opción Clonar un repositorio, es posible que se encuentre ya en un repositorio de Git. En su lugar, utilice los siguientes pasos secundarios.
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Elija la pestaña Carpeta (
) en la barra lateral izquierda. -
Debajo de la barra de búsqueda de archivos, seleccione el icono de carpeta situado a la izquierda del repositorio seleccionado en ese momento. Al pasar el ratón sobre el icono de la carpeta, verá el directorio de usuarios (
/home/studio-lab-user). -
Cuando se encuentre en el directorio de usuarios, elija la pestaña Git en la barra lateral izquierda.
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Seleccione Clonar un repositorio.
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En URL del repositorio de Git (.git), se le pedirá que proporcione una URL.
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En una nueva pestaña del navegador, vaya a la página de descripción general del proyecto de Studio Lab. La URL tiene el siguiente formato:
https://studiolab.sagemaker.aws/users/<YOUR_USER_NAME> -
En ¿Es nuevo en machine learning? elija Dive into Deep Learning.
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En la nueva pestaña del navegador de Dive into Deep Learning, elija GitHub para abrir una nueva página con los ejemplos de cuadernos.
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Elija Código y copie la URL del repositorio de GitHub en la pestaña HTTPS.
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Vuelva a la pestaña del navegador de proyectos abierta de Studio Lab, pegue la URL del repositorio de D2L y clone el repositorio.
AWS Machine Learning University
La AWS Machine Learning University (MLU) proporciona acceso a los cursos de machine learning utilizados para formar a los propios desarrolladores de Amazon. En la AWS MLU, cualquier desarrollador puede aprender a utilizar el machine learning con la serie de aprendizaje MLU Accelerator, que le permite aprender a su propio ritmo. La serie MLU Accelerator está diseñada para ayudar a los desarrolladores a comenzar a utilizar el machine learning. Ofrece cursos básicos de tres días sobre estos tres temas: procesamiento del lenguaje natural, datos tabulares y visión artificial. Para obtener más información, consulte Machine Learning University
En el siguiente procedimiento se muestra cómo clonar en su instancia los cuadernos de Jupyter de la AWS MLU.
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Inicie y abra el entorno de tiempo de ejecución del proyecto de Studio Lab como se indica en Iniciar el tiempo de ejecución del proyecto.
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Una vez abierto Studio Lab, seleccione la pestaña Git (
) en la barra lateral izquierda. -
Seleccione Clonar un repositorio.
Si no aparece la opción Clonar un repositorio, es posible que se encuentre ya en un repositorio de Git. En su lugar, utilice los siguientes pasos secundarios.
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Elija la pestaña Carpeta (
) en la barra lateral izquierda. -
Debajo de la barra de búsqueda de archivos, seleccione el icono de carpeta situado a la izquierda del repositorio seleccionado en ese momento. Al pasar el ratón sobre el icono de la carpeta, verá el directorio de usuarios (
/home/studio-lab-user). -
Cuando se encuentre en el directorio de usuarios, elija la pestaña Git en la barra lateral izquierda.
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Seleccione Clonar un repositorio.
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En URL del repositorio de Git (.git), se le pedirá que proporcione una URL.
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En una nueva pestaña del navegador, vaya a la página de descripción general del proyecto de Studio Lab. La URL tiene el siguiente formato:
https://studiolab.sagemaker.aws/users/<YOUR_USER_NAME> -
En ¿Es nuevo en machine learning? elija AWS Machine Learning University.
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En la nueva pestaña del navegador de AWS Machine Learning University, lea el apartado Resumen del curso de cada curso para encontrar uno que le interese.
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Elija el repositorio de GitHub correspondiente que le interese en Contenido del curso para abrir una página nueva con los ejemplos de cuadernos.
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Elija Código y copie la URL del repositorio de GitHub en la pestaña HTTPS.
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Vuelva a la pestaña del navegador de proyectos abierta de Studio Lab, pegue la URL del repositorio de MLU y elija Clonar para clonar el repositorio.
Roboflow
Roboflow le proporciona las herramientas para entrenar, afinar y etiquetar objetos para aplicaciones de visión artificial. Para obtener más información, consulte https://roboflow.com/
En el siguiente procedimiento se muestra cómo clonar en su instancia los cuadernos de Jupyter de Roboflow.
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Diríjase a la página de descripción general del proyecto de Studio Lab. La URL tiene el siguiente formato:
https://studiolab.sagemaker.aws/users/<YOUR_USER_NAME> -
En Recursos y comunidad, busque Crear imágenes generadas por IA.
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En Crear imágenes generadas por IA, seleccione Abrir cuaderno.
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Siga el tutorial que aparece en la vista previa del cuaderno.