2、亚马逊SageMaker入门指南

最新推荐文章于 2025-11-25 01:48:54 发布
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分类专栏： 驾驭SageMaker：从入门到精通 文章标签： 亚马逊SageMaker 机器学习 AutoML
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亚马逊SageMaker入门指南

一、亚马逊SageMaker简介

机器学习（ML）从业者在项目中需要使用大量工具，如开源库、深度学习框架等，还需自行编写自动化和编排工具。管理这些工具及其底层基础设施既耗时又容易出错。而亚马逊SageMaker（https://aws.amazon.com/sagemaker/）就是为解决这一问题而设计的，它是一个完全托管的服务，可帮助用户快速构建和部署机器学习模型。无论你是机器学习新手还是经验丰富的从业者，都能利用SageMaker的功能提高工作流程的敏捷性和模型性能，专注于解决手头的机器学习问题，无需花费时间安装、管理和扩展机器学习工具及基础设施。

1.1 技术要求

在开始使用亚马逊SageMaker之前，你需要满足以下技术要求：
- AWS账户 ：若没有AWS账户，可访问https://aws.amazon.com/getting-started/ 了解AWS及其核心概念，并创建账户。同时，建议熟悉AWS免费套餐（https://aws.amazon.com/free/），可在一定使用限制内免费使用许多AWS服务。
- AWS命令行界面（CLI） ：需为你的账户安装并配置AWS CLI（https://aws.amazon.com/cli/）。
- Python 3.x环境 ：确保使用Python 3.x版本，避免使用不再维护的Python 2.7。虽然安装Anaconda发行版（https://www.anaconda.com/）不是必需的，但强烈推荐，因为它包含了许多所需的项目，如Jupyt

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2、亚马逊 SageMaker 入门指南
t1u2v的博客
08-30 33
本文介绍了亚马逊SageMaker的全托管机器学习服务，涵盖其核心功能：数据准备、模型构建、训练与部署。详细讲解了SageMaker的主要组件如Ground Truth、Autopilot、JumpStart及SageMaker Studio，并指导如何在本地环境和云环境中配置开发工具。通过示例代码展示了使用SageMaker SDK和JumpStart快速部署预训练模型的方法，帮助开发者提升效率。文章还总结了SageMaker的优势，并展望了未来在自动化、模型支持和安全性方面的演进方向。
3、亚马逊SageMaker入门指南
vscode5coder的博客
08-28 48
本文是一份全面的亚马逊SageMaker入门指南，涵盖模型部署、本地环境搭建、云上笔记本实例创建及SageMaker Studio使用。通过Alice和Bob的实际案例，展示了SageMaker如何解决数据科学家和DevOps工程师在工作中面临的资源、成本与维护难题。详细介绍了使用virtualenv和Anaconda在本地安装SageMaker SDK的方法，AWS权限配置步骤，以及常见问题解决方案。同时提供了操作流程图与最佳实践建议，帮助开发者快速上手并高效利用SageMaker进行机器学习实验与生产部
【AWS入门】Amazon SageMaker简介
jackson_lingua的博客
05-18 1253
Amazon SageMaker AI 是一项云托管服务，它对机器学习 (ML) 服务完全托管。借助 SageMaker AI，广大用户包括数据科学家、人工智能专家、软件开发者，均可以快速、便捷地构建和训练 ML 模型，并将其快速部署到生产环境中。
3、亚马逊SageMaker入门与数据处理指南
kappa的博客
09-15 21
本文介绍了如何通过三种方式访问Amazon SageMaker Studio，并重点演示了使用快速启动程序的完整流程。文章详细说明了在SageMaker Studio中创建笔记本、管理计算资源和切换实例类型的操作方法。同时，深入讲解了如何利用Amazon SageMaker JumpStart一键部署端到端的机器学习解决方案（如欺诈检测）和预训练模型（如SSD目标检测模型），以及如何对图像分类模型进行微调并测试部署结果。最后强调了资源清理的重要性以控制成本，帮助用户从零开始快速上手SageMaker，实现从
亚马逊 Sagemaker Studio 入门指南（二）
龙哥盟
08-28 964
在您成功训练了一个模型之后，您希望使模型可用于推理，不是吗？机器学习模型通常是 ML 驱动型企业的产品。您的客户消费的是您模型中的 ML 预测，而不是您的训练作业或处理后的数据。您如何提供令人满意的客户体验，从您 ML 模型的良好体验开始？根据您的用例，SageMaker 提供了多种机器学习托管和推理选项。在生活的许多方面，选项都是受欢迎的，但找到最佳选项可能很困难。本章将帮助您了解如何托管用于批量推理和在线实时推理的模型，如何使用多模型端点来节省成本，以及如何针对您的推理需求进行资源优化。在本章中，我们将
1、亚马逊 SageMaker 入门与实战指南
t1u2v的博客
08-29 35
本文全面介绍了亚马逊SageMaker的入门与实战应用，涵盖从数据准备、模型训练、部署到优化的完整机器学习流程。内容包括SageMaker核心功能、内置算法与框架使用、自定义代码集成、自动化工作流构建及成本性能优化策略，并结合实际案例与代码示例帮助开发者快速上手。同时展望了SageMaker未来在自动化、集成性与安全性方面的发展趋势，是AWS平台上构建高效机器学习系统的实用指南。
3、亚马逊SageMaker使用指南
3c4x5z6v7b的博客
09-02 29
本文全面介绍了亚马逊SageMaker的使用方法与优势，涵盖模型部署、本地开发环境配置、AWS权限管理以及SageMaker笔记本实例和Studio的创建与使用。通过Alice和Bob的实际案例，展示了SageMaker如何提升数据科学家和DevOps工程师的工作效率。同时提供了详细的安装步骤、流程图和表格，帮助用户快速上手并优化机器学习工作流程。
亚马逊 Sagemaker Studio 入门指南（一）
龙哥盟
08-28 589
Amazon SageMaker Studio 是第一个集成开发环境（IDE）为机器学习（ML）设计，旨在整合 ML 工作流程：数据准备、特征工程、统计偏差检测、自动化机器学习（AutoML）、训练、托管、ML 可解释性、监控和 MLOps 在一个环境中。在本书中，你将从探索 Amazon SageMaker Studio 中可用的功能开始，以分析数据、开发 ML 模型，并将模型生产化以满足你的目标。随着你的进步，你将了解这些功能如何协同工作，以解决在生产中构建 ML 模型时遇到的常见挑战。之后，你将了解如
3、亚马逊SageMaker入门与数据处理技术指南
t1u2v的博客
08-31 29
本文介绍了如何使用亚马逊SageMaker Studio快速启动机器学习项目，涵盖通过快速启动、IAM或SSO接入SageMaker Studio的流程。详细讲解了利用SageMaker JumpStart一键部署端到端解决方案和预训练模型的方法，包括欺诈检测、图像分类与目标检测，并演示了模型微调与预测的完整流程。文章还系统梳理了SageMaker在数据处理方面的核心技术，包括使用Ground Truth进行数据标注、Data Wrangler进行可视化数据转换、SageMaker Processing运行
亚马逊SageMaker入门指南
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人工智能与机器学习：未来技术的颠覆性力量
2501_94058529的博客
11-19 937
摘要： 人工智能（AI）与机器学习（ML）已深度融入各行业，从自动驾驶、医疗诊断到金融风控和智能制造，展现出广泛的应用潜力。AI通过模拟人类智能执行复杂任务，ML则依赖数据自主优化算法，而深度学习（DL）进一步推动了图像、语音等非结构化数据的处理。尽管面临数据隐私、算法透明性和偏见等挑战，AI/ML的未来仍充满可能，量子计算等技术将加速其发展。随着技术进步，AI将成为推动社会变革的核心力量，重塑生活与工作方式。
基于学习的人工智能（3）机器学习基本框架
致力于大数据+AI 的应用创新。
11-24 671
机器学习通过算法从数据中获取经验，改进初始模型以更高效地完成任务。与基于知识的方法不同，机器学习不直接编程机器行为，而是设定目标让机器自主学习。其框架包含五个要素：目标（如分类、预测）、模型、算法、数据和知识。目标需转化为数学形式的损失函数（如分类错误率、预测误差），函数值越低表明性能越好。例如分类任务用错误比例作损失函数，预测任务用预测值与实际值的差距衡量准确性。
最新的python3.14版本下仿真环境配置深度学习机器学习相关
qq_42217078的博客
11-22 385
基于最新版本环境（Python 3.14.0a5 + PyCharm 24.03 + Windows 虚拟环境），以下是深度学习 机器学习核心库的终端安装命令 整理汇总。
C机器学习.NET生态库应用
最新发布
2509_93946247的博客
11-25 145
更绝的是支持ONNX模型集成，之前用PyTorch训练好的图像分类模型，转成ONNX格式后直接通过mlContext.Model.LoadTensorFlowModel加载，在 Core项目里当中间件调用，推理速度比用Python服务快了两倍不止。的多线程处理要手动锁住MemoryPool，不然容易爆栈。最让我惊喜的是AutoML功能，调用mlContext.Auto().CreateRegressionExperiment()自动调参，原本要折腾三天的参数优化，喝杯咖啡功夫就出结果了。
C在机器学习中的ML.NET应用
2509_93947402的博客
11-25 269
例如，你可以使用C代码直接处理数据集，训练模型并进行预测，整个过程与Visual Studio或.NET Core无缝集成。与Python框架相比，在集成到.NET应用时，减少了跨语言调用的开销，这在生产环境中尤为重要。例如，在实时预测场景中，如电商推荐系统，能快速处理用户数据，提供低延迟的响应。实际应用中，已成功用于多种场景。但总体而言，它为C社区带来了强大支持，让开发者能专注于业务逻辑，而非技术细节。总之，为C开发者打开了机器学习的大门，通过简洁的API和高效集成，它正成为企业智能应用的重要工具。
线性映射（Linear Mapping）原理详解：机器学习中的数学基石
tsz520eee的博客
11-22 714
本文探讨了线性映射在机器学习中的数学基础与应用。首先介绍了线性映射的形式化定义和基本性质，包括可加性、齐次性等核心特性。然后阐述了线性映射的矩阵表示理论，通过C代码实现了线性变换的几何解释。最后讨论了核与像的空间理论，包括秩-零化度定理等重要概念，并提供了计算矩阵秩的算法实现。文章结合数学理论与编程实践，为理解机器学习中的线性代数基础提供了全面参考。
氮化镓（GaN）：降低氮化镓 PN 结二极管的导通电阻
qq_28126171的博客
11-22 676
正向偏压下，当导通电流密度约为 1 kA/cm² 时，提取的导通电阻为 0.65 mΩ・cm²（注：原文 “mW” 为笔误，结合上下文应为 “mΩ・cm²”，即毫欧・平方厘米，比导通电阻标准单位）。这一数值被认为是镁注入 PN 结氮化镓二极管的最低导通电阻，与垂直 GaN-on-GaN 外延 PN 结二极管相当，其整流比超过 10¹²。该团队发言人斯皮里东・帕夫利迪斯（Spyridon Pavlidis）表示，这一改进通过在接触堆叠结构中整合镁沉积与退火工艺实现，使器件性能达到外延生长氮化镓二极管的水平。
【案例共创】基于机器学习的钻石电商定价策略优化：数据驱动的精准价格预测
优快云高校俱乐部官方博客
11-21 418
【案例共创】基于机器学习的钻石电商定价策略优化：数据驱动的精准价格预测
AWS Sagemaker 快速入门指南
资源摘要信息:"AWS SageMaker 快速入门指南" AWS SageMaker 是由亚马逊网络服务（AWS）推出的一项机器学习服务，旨在帮助开发者和数据科学家快速构建、训练和部署机器学习模型。SageMaker 提供了一套全面的工具，从...
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