AWS SageMaker Build：自动化构建和训练SageMaker模型的利器

AWS SageMaker Build：自动化构建和训练SageMaker模型的利器

aws-sagemaker-build Creates a CloudFormation template that uses AWS StepFunctions to automate the building and training of Sagemaker custom models based on S3 and GitHub events 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/aws-sagemaker-build

1. 项目基础介绍与主要编程语言

aws-sagemaker-build 是由 AWS 社区提供的开源项目，旨在通过使用 AWS StepFunctions 自动化构建和训练 SageMaker 定制模型。该项目利用 AWS 服务，实现了一个完整的持续集成和持续部署（CI/CD）工作流程。项目的主要编程语言为 JavaScript，同时也包含了 Jupyter Notebook、HTML、Python、Shell 和 Makefile 等语言的代码。

2. 项目核心功能

项目的核心功能是通过 CloudFormation 模板，使用 AWS StepFunctions 来自动化处理基于 S3 和 GitHub 事件的 SageMaker 模型构建和训练过程。具体功能包括：

• 自动化模型构建和训练：通过 StepFunctions 状态机，自动化执行模型构建和训练的各个步骤。
• 参数存储与查询：使用 AWS Systems Manager Parameter Store 存储和管理训练和部署所需的参数。
• 模型监控与日志：支持 CloudWatch Metrics 和容器日志，方便监控模型的状态和性能。
• 灵活的配置：提供了多种可配置的参数，如实例类型、训练时间、输入模式等，以适应不同的训练需求。

3. 项目最近更新的功能

该项目最近更新的功能主要包括：

• 代码和文档的优化：对项目代码和文档进行了梳理和优化，提高了可读性和易用性。
• 参数配置的灵活性增强：增加了对超参数和训练配置的灵活性，使得用户可以根据具体需求进行调整。
• 错误处理和日志记录：改进了错误处理逻辑，增强了日志记录功能，便于用户追踪和解决问题。

这些更新使得 aws-sagemaker-build 项目更加稳定和用户友好，为开发者提供了一个强大的工具来自动化处理机器学习模型的构建和训练过程。

aws-sagemaker-build Creates a CloudFormation template that uses AWS StepFunctions to automate the building and training of Sagemaker custom models based on S3 and GitHub events 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/aws-sagemaker-build