Instancias de cuadernos completamente administradas con Amazon SageMaker - una mirada profunda
Índice de contenido
- Introducción a Amazon Sage Maker
- ¿Qué es Amazon Sage Maker?
- Beneficios de Amazon Sage Maker
- Instancias de cuadernos en Sage Maker
- ¿Qué son las instancias de cuadernos en Sage Maker?
- Selección de la familia de instancias de EC2
- Elección del tamaño y versión correcta
- Adición de un volumen de EBS
- Creación de un repositorio Git
- Configuración de seguridad
- Acceso a internet y configuración de VPC
- Configuración del ciclo de vida
- Uso de la inferencia elástica para entrenar modelos en el cuaderno
- Uso de Jupyter Notebooks en Sage Maker
- Introducción a Jupyter Notebooks
- Importación del SDK de Sage Maker
- Obtención del rol de ejecución y sesión de Sage Maker
- Trabajo con el Bucket predeterminado
- Ejemplo práctico de procesamiento de datos y entrenamiento de modelos
- Consejos adicionales y conclusiones
- Mantener bajos los costos mediante el uso de AWS Lambda
- Cambiar el tamaño de la instancia sobre la marcha
- Consideraciones sobre el rol de ejecución
📝 Introducción a Amazon Sage Maker
Amazon Sage Maker es un servicio de aprendizaje automático totalmente administrado que permite a los desarrolladores y científicos de datos construir, entrenar y desplegar modelos de aprendizaje automático. En este artículo, exploraremos en detalle las instancias de cuadernos en Sage Maker y cómo utilizar Jupyter Notebooks en el entorno de Sage Maker.
🚀 Instancias de cuadernos en Sage Maker
¿Qué son las instancias de cuadernos en Sage Maker?
Las instancias de cuadernos en Sage Maker son entornos de desarrollo basados en la nube que permiten a los usuarios crear y ejecutar Jupyter Notebooks para el desarrollo de modelos de aprendizaje automático. Estas instancias se inician a partir de instancias de Amazon Elastic Compute Cloud (EC2), que son máquinas virtuales gestionadas por Amazon.
Selección de la familia de instancias de EC2
Al seleccionar la familia de instancias de EC2 adecuada, es importante considerar el equilibrio entre el rendimiento y el presupuesto. Amazon EC2 ofrece una variedad de familias de instancias, cada una con diferentes capacidades de memoria, núcleos de CPU y opciones de GPU. Algunas familias comunes incluyen:
- T: para opciones más pequeñas y económicas.
- C: optimizadas para cargas de trabajo con uso intensivo de CPU.
- P: con soporte para GPU, ideales para cargas de trabajo de aprendizaje automático.
Además de seleccionar la familia adecuada, también es importante elegir el tamaño Correcto de la instancia y la versión más reciente de EC2 para garantizar la eficiencia y el rendimiento óptimos.
Adición de un volumen de EBS
Para almacenar datos y modelos en Sage Maker, es necesario agregar un volumen de Elastic Block Store (EBS). Sage Maker se encarga de administrar este volumen y garantizar que los datos persistan incluso si se apaga la instancia de cuaderno. Es importante seleccionar el tamaño adecuado para el volumen de EBS, asegurándose de tener suficiente espacio para los datos y modelos necesarios.
Creación de un repositorio Git
Sage Maker permite agregar repositorios de Git a las instancias de cuadernos, lo que facilita compartir el código con otros desarrolladores y científicos de datos. Estos repositorios se pueden instalar automáticamente en la instancia de cuaderno y permiten una colaboración eficiente en proyectos de aprendizaje automático.
Configuración de seguridad
En la configuración de seguridad de las instancias de cuadernos en Sage Maker, se pueden aplicar medidas como la encriptación de datos, el control de acceso y la configuración del firewall virtual privado (VPC). Estas opciones garantizan la protección de los datos y la infraestructura utilizada en Sage Maker.
Uso de la inferencia elástica para entrenar modelos en el cuaderno
Una función destacada de Sage Maker es la capacidad de utilizar la inferencia elástica para entrenar modelos directamente en el cuaderno. Esto implica adjuntar una porción de una GPU a la instancia de EC2, lo cual permite ejecutar inferencias de manera local. La selección de la inferencia elástica depende del tamaño, la versión y el ancho de banda necesarios para el entrenamiento del modelo.
📓 Uso de Jupyter Notebooks en Sage Maker
Introducción a Jupyter Notebooks
Jupyter Notebooks es una herramienta popular utilizada por científicos de datos y desarrolladores para crear y compartir código, visualizaciones y otros elementos interactivos. En Sage Maker, se utiliza Jupyter Notebooks como entorno de desarrollo para el procesamiento de datos y el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático.
Importación del SDK de Sage Maker
Es necesario importar el SDK de Sage Maker en el cuaderno para acceder a las funcionalidades proporcionadas por Sage Maker. El SDK permite interactuar con los servicios de Sage Maker, como la obtención del rol de ejecución, la creación de sesiones y el uso del bucket predeterminado.
Obtención del rol de ejecución y sesión de Sage Maker
El rol de ejecución es crucial para acceder a los recursos y servicios necesarios en Sage Maker. Es necesario obtener el rol de ejecución utilizando el servicio STS (Security Token Service) de Amazon. Esto permitirá a Sage Maker acceder al bucket de S3 utilizado para el almacenamiento de datos.
La sesión de Sage Maker es la conexión entre el cuaderno y los servicios de Sage Maker. Se debe establecer una sesión para utilizar los recursos y servicios disponibles.
Trabajo con el Bucket predeterminado
Sage Maker proporciona un bucket predeterminado dentro de cada cuenta. Este bucket es creado automáticamente y se utiliza para almacenar datos y modelos. En caso de que se requiera utilizar un bucket personalizado, se puede especificar el nombre del mismo en el cuaderno. Es importante tener en cuenta este aspecto al trabajar con los datos y modelos en Sage Maker.
Ejemplo práctico de procesamiento de datos y entrenamiento de modelos
En el cuaderno de Sage Maker, se pueden realizar diversas tareas, como la importación de librerías, la carga de datos desde fuentes externas, el preprocesamiento de los datos y el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático. Un ejemplo práctico podría ser el procesamiento de datos de texto utilizando el algoritmo de clasificación de texto de Sage Maker.
En este ejemplo, se importa un conjunto de datos de la DBpedia, que contiene 500,000 artículos clasificados en 14 categorías diferentes. A través del preprocesamiento y la transformación de los datos, se entrena un modelo de aprendizaje automático para clasificar nuevos textos.
🔥 Consejos adicionales y conclusiones
- Para mantener bajos los costos, se recomienda utilizar AWS Lambda para apagar las instancias de cuadernos cuando no estén en uso. Esto puede basarse en eventos o programarse para horarios específicos.
- Se puede cambiar el tamaño de la instancia de cuaderno sobre la marcha para ajustarse a las necesidades de procesamiento y memoria. Esto permite una mayor flexibilidad y eficiencia en el uso de los recursos.
- Al asignar políticas al rol de ejecución, es importante tener en cuenta los permisos necesarios para acceder a otros servicios, como S3 o VPC.
En resumen, Amazon Sage Maker y las instancias de cuadernos ofrecen a los desarrolladores y científicos de datos una plataforma flexible y potente para la construcción y entrenamiento de modelos de aprendizaje automático. Con Jupyter Notebooks como entorno de desarrollo, es posible procesar datos, entrenar modelos y colaborar de manera eficiente en proyectos de aprendizaje automático.
Recuerda seguir estos consejos y aprovechar al máximo todas las capacidades y funcionalidades que ofrece Amazon Sage Maker.
👩💻 Destacados
- Amazon Sage Maker es un servicio de aprendizaje automático totalmente administrado.
- Las instancias de cuadernos en Sage Maker permiten el desarrollo de modelos de aprendizaje automático en un entorno basado en la nube.
- Jupyter Notebooks se utiliza como entorno de desarrollo en Sage Maker.
- Es importante seleccionar la familia y tamaño correctos de las instancias de EC2 para optimizar el rendimiento y el presupuesto.
- Agregar un volumen de EBS permite almacenar datos y modelos de manera persistente en Sage Maker.
- La configuración de seguridad, como la encriptación y el acceso a internet, garantiza la protección de los datos y la infraestructura.
- Utilizar la inferencia elástica permite entrenar modelos de manera eficiente en la instancia de cuaderno.
- Importar el SDK de Sage Maker y obtener el rol de ejecución y la sesión son pasos necesarios para trabajar en Sage Maker.
- El uso de AWS Lambda ayuda a mantener bajos los costos al apagar las instancias de cuadernos cuando no están en uso.
- Cambiar el tamaño de la instancia sobre la marcha permite ajustarse a las necesidades de procesamiento y memoria.
- La asignación adecuada de políticas al rol de ejecución es fundamental para acceder a otros servicios en Sage Maker.
🙋♂️ Preguntas frecuentes
P: ¿Puedo usar mi propio bucket de S3 en Sage Maker?
R: Sí, es posible utilizar un bucket personalizado en lugar del bucket predeterminado proporcionado por Sage Maker. Al crear el rol de ejecución y la sesión, puedes especificar el nombre de tu propio bucket.
P: ¿Cómo puedo compartir mi código con otros usuarios en Sage Maker?
R: Sage Maker permite agregar repositorios de Git a las instancias de cuadernos, lo que facilita compartir el código con otros desarrolladores y científicos de datos. Los repositorios se pueden instalar automáticamente en la instancia de cuaderno para una colaboración eficiente.
P: ¿Qué precauciones se deben tomar al cambiar el tamaño de la instancia de cuaderno en Sage Maker?
R: Al cambiar el tamaño de la instancia de cuaderno, es importante tener en cuenta el rendimiento y los requisitos de memoria de tu proyecto. Asegúrate de seleccionar el tamaño adecuado que satisfaga tus necesidades de procesamiento y memoria.
P: ¿Cuáles son algunos de los beneficios clave de utilizar Jupyter Notebooks en Sage Maker?
R: Jupyter Notebooks ofrece una interfaz interactiva y flexible para desarrollar y ejecutar código en Sage Maker. Permite la visualización de datos, la creación de gráficos interactivos y la colaboración eficiente en proyectos de aprendizaje automático.
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