Amazon SageMaker Python SDK 使用教程
2024-09-21 02:47:24作者:宣海椒Queenly
sagemaker-python-sdk
A library for training and deploying machine learning models on Amazon SageMaker
1. 项目的目录结构及介绍
Amazon SageMaker Python SDK 是一个开源项目,它为在 Amazon SageMaker 上训练和部署机器学习模型提供了一个 Python 库。该项目托管在 GitHub 上,地址为 https://github.com/aws/sagemaker-python-sdk.git。
项目的目录结构如下:
aws/sagemaker-python-sdk/
├── githooks/ # Git 钩子脚本
├── github/ # GitHub 相关文件
├── licenses/ # 许可证文件
├── requirements/ # 项目依赖文件
├── src/sagemaker/ # SDK 核心代码
├── tests/ # 测试代码
├── .codecov.yml # Codecov 配置文件
├── .coveragerc # Coverage 配置文件
├── .dictionary # Spellcheck 词典
├── .flake8 # Flake8 配置文件
├── .gitignore # Git 忽略文件
├── .pydocstyle # Pydocstyle 配置文件
├── .pylintrc # Pylint 配置文件
├── .readthedocs.yml # Read the Docs 配置文件
├── CHANGELOG.md # 更新日志
├── CODE_OF_CONDUCT.md # 行为准则
├── CONTRIBUTING.md # 贡献指南
├── LICENSE.txt # 许可证文件
├── MANIFEST.in # Manifest 文件
├── NOTICE.txt # 通知文件
├── README.rst # 项目说明文件
├── VERSION # 项目版本文件
└── hatch_build.py # Hatch Build 配置文件
主要目录说明:
src/sagemaker/: SDK 核心代码,包含了 SageMaker 的各种类和函数。tests/: 测试代码,用于确保 SDK 的稳定性和可靠性。doc/: 文档目录,包含了项目的详细说明和 API 参考。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动文件是 src/sagemaker/__init__.py。该文件中定义了 SageMaker SDK 的主要类和函数,使得用户可以方便地导入和使用这些功能。
例如,用户可以使用以下代码导入 SageMaker Estimator:
from sagemaker.mxnet import MXNet
3. 项目的配置文件介绍
项目的配置文件位于 src/sagemaker/config/config_schema.py。该文件定义了 SageMaker SDK 的配置文件结构,包含了各种配置参数的默认值。
例如,配置文件可以设置默认的 S3 存储桶和对象键前缀:
SageMaker:
PythonSDK:
Modules:
Session:
DefaultS3Bucket: "default_s3_bucket"
DefaultS3ObjectKeyPrefix: "key_prefix"
配置文件还可以设置 Estimator 的默认参数,例如实例类型和角色:
SageMaker:
PythonSDK:
Modules:
Estimator:
InstanceType: "ml.m5.large"
RoleArn: "arn:aws:iam::555555555555:role/MyRole"
通过配置文件,用户可以方便地设置 SDK 的默认参数,从而简化 SDK 的使用。
sagemaker-python-sdk
A library for training and deploying machine learning models on Amazon SageMaker
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
513
3.68 K
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
873
520
Ascend Extension for PyTorch
Python
314
354
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
332
146
暂无简介
Dart
752
180
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
298
347
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
11
1
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
110
124
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
152
884