8、使用SageMaker SDK与内置算法进行机器学习模型训练与部署

使用SageMaker SDK与内置算法进行机器学习模型训练与部署

在机器学习领域，使用合适的工具和平台可以大大提高开发效率。SageMaker SDK 提供了便捷的方式来使用内置算法进行模型训练和部署。本文将详细介绍如何利用 SageMaker SDK 结合线性学习器（Linear Learner）、XGBoost 和因子分解机（Factorization Machines）等内置算法完成一系列任务。

1. 配置线性学习器训练任务

Estimator 对象（sagemaker.estimator.Estimator）是模型训练的基石，它允许我们选择合适的算法、定义训练基础设施要求等。以下是配置线性学习器训练任务的详细步骤：
1. 查找算法容器 ：使用 boto3 和 image_uris.retrieve() API 查找线性学习器算法在当前区域的容器名称。

import boto3
from sagemaker import image_uris
region = boto3.Session().region_name    
container = image_uris.retrieve('linear-learner', region)

2. 配置 Estimator ：除了容器名称，还需要传递 SageMaker 实例将使用的 IAM 角色、训练使用的实例类型和数量，以及模型的输出位置。