15、探索 Amazon SageMaker 内置框架的使用与实践

探索 Amazon SageMaker 内置框架的使用与实践

在机器学习项目中，合理利用框架和工具能够显著提升开发效率和模型性能。Amazon SageMaker 提供了丰富的内置框架，帮助开发者更轻松地构建、训练和部署机器学习模型。本文将深入探讨如何管理依赖、实现脚本模式以及使用不同的框架进行模型开发。

1. 管理依赖

在许多情况下，我们需要向框架容器中添加额外的源文件和库。下面介绍具体的操作方法。

1.1 添加训练所需的源文件

默认情况下，所有估计器会从当前目录加载入口点脚本。如果训练需要额外的源文件，可以通过 source_dir 参数指定存储这些文件的目录。需要注意的是，入口点脚本必须位于同一目录下。

示例代码如下：

sk = SKLearn(entry_point='myscript.py',
             source_dir='src',
             ...

在这个例子中， myscript.py 和所有额外的源文件都应放在 src 目录下，SageMaker 会自动打包该目录并将其复制到训练容器中。

1.2 添加训练所需的库

有几种不同的技术可以用于添加训练所需的库。

• 使用 dependencies 参数 ：所有估计器都支持该参数，通过它可以列出