27、利用 AWS 优化机器学习工作流与预测性能

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于 2025-09-21 09:39:40 发布

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分类专栏：驾驭SageMaker：从入门到精通文章标签： AWS Step Functions 机器学习工作流

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利用 AWS 优化机器学习工作流与预测性能

1. AWS Step Functions 自动化工作流

在机器学习项目中，自动化工作流可以显著提高效率和准确性。使用 AWS Step Functions 能够轻松构建端到端的工作流。以下是具体步骤：

1.1 策略与角色设置

命名策略为 StepFunctionsWorkflowExecutionPolicy 并创建策略。
记录角色的 ARN 后关闭 IAM 控制台。

1.2 实现第一个工作流

此工作流包含训练模型、创建模型、批量转换、创建端点配置以及将模型部署到端点等步骤。

import sagemaker
import pandas as pd

# 上传训练集和测试集到 S3
sess = sagemaker.Session()
bucket = sess.default_bucket()   
prefix = 'sklearn-boston-housing-stepfunc'
training_data = sess.upload_data(
    path='housing.csv', 
    key_prefix=prefix + "/training")
data = pd.read_csv('housing.csv')
data.drop(['medv'], axis=1, inplace=True)
data.to_csv('test.csv', index=False, header=False)
b