AWS AI/ML Workshop-Kr 使用教程

AWS AI/ML Workshop-Kr 使用教程

aws-ai-ml-workshop-kr A collection of localized (Korean) AWS AI/ML workshop materials for hands-on labs. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/aws-ai-ml-workshop-kr

1. 项目介绍

本项目是AWS AI/ML Workshop-Kr的中文版本，包含了AWS人工智能和机器学习相关的代码及实践教程。这些材料旨在帮助用户了解并使用AWS提供的服务，如生成式AI、SageMaker平台以及AWS Neuron等。本教程适用于希望通过实际操作学习AI/ML技术的开发者和研究人员。

2. 项目快速启动

为了帮助您快速上手，以下是一个简单的示例，展示如何使用本项目中的代码。

首先，您需要安装必要的依赖：

pip install -r requirements.txt

然后，您可以运行以下Python代码来体验一个简单的AWS ML模型：

# 导入必要的库
from sagemaker.session import Session
from sagemaker import get_execution_role

# 设置SageMaker会话和角色
session = Session()
role = get_execution_role()

# 输出SageMaker会话和角色的信息
print("SageMaker Session:", session)
print("SageMaker Role:", role)

运行上述代码后，您将看到SageMaker会话和角色的相关信息输出到控制台。

3. 应用案例和最佳实践

在本教程中，您将找到以下应用案例和最佳实践：

• 生成式AI应用：如何构建和部署生成式AI模型，如文本生成、图像生成等。
• SageMaker AI 101：从基础开始，学习如何使用SageMaker进行模型的训练和部署。
• SageMaker HyperPod：使用SageMaker的HyperPod进行模型训练的高级案例。
• AWS Neuron：探索如何利用AWS Neuron优化推理工作负载。

每个案例都包含了详细的步骤说明和代码示例，帮助您更好地理解和实践。

4. 典型生态项目

AWS AI/ML Workshop-Kr项目是基于AWS的强大生态构建的。以下是一些典型的生态项目：

• Jupyter Notebook：用于代码开发和数据探索的交互式环境。
• Python：主流的编程语言，适用于机器学习和数据科学。
• Shell：用于自动化任务和脚本编写。
• Dockerfile：用于创建容器镜像，便于部署和扩展应用。

通过本教程的学习，您将能够更好地理解这些工具和服务的使用，并在实际的AI/ML项目中应用它们。

以上就是AWS AI/ML Workshop-Kr的简要介绍和使用教程。希望这些内容能够帮助您顺利开始AWS人工智能和机器学习的学习和实践之旅。

aws-ai-ml-workshop-kr A collection of localized (Korean) AWS AI/ML workshop materials for hands-on labs. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/aws-ai-ml-workshop-kr