簡單整合SageMaker與Fiddler

目錄

😊 第一個範例：快速整合 SageMaker 和 Fiddler

• 😊 步驟一：準備 SageMaker Notebook 和安裝 Fiddler Client

• 😊 步驟二：從 SageMaker 日誌中擷取數據

• 😊 步驟三：建立 Fiddler 專案並註冊模型

• 😊 步驟四：驗證模型並觀察結果

😊 第二個範例：將模型推送到 Fiddler

• 😊 步驟一：在 SageMaker 中建立和訓練模型

• 😊 步驟二：將模型部署並設置資料捕獲

• 😊 步驟三：將模型上傳到 Fiddler 並測試預測

• 😊 步驟四：自動化資料捕獲和監控

😊 第一個範例：快速整合 SageMaker 和 Fiddler

在這個範例中，我們將展示如何輕鬆地將 SageMaker 和 Fiddler 整合在一起，以便快速啟動機器學習模型監控和解釋流程。

😊 步驟一：準備 SageMaker Notebook 和安裝 Fiddler Client

首先，我們需要在 SageMaker 中設置一個 Notebook，並安裝 Fiddler Client。這將幫助我們輕鬆地連接到 Fiddler 服務器，以便後續步驟中使用。

😊 步驟二：從 SageMaker 日誌中擷取數據

接下來，我們將從 SageMaker 的日誌中提取數據。這些日誌包含了模型的輸入和輸出資訊，我們可以使用這些資訊來訓練和監控模型。

😊 步驟三：建立 Fiddler 專案並註冊模型

現在，我們將在 Fiddler 中建立一個專案，並將從 SageMaker 日誌中擷取的數據註冊為模型。這將使我們能夠輕鬆地監控模型的性能和行為。

😊 步驟四：驗證模型並觀察結果

最後，我們將驗證已註冊的模型並觀察其在 Fiddler 中的表現。這將幫助我們確保模型正常運行並做出準確的預測。

😊 第二個範例：將模型推送到 Fiddler

在這個範例中，我們將展示如何將訓練完成的機器學習模型直接推送到 Fiddler，以便進行監控和解釋。

😊 步驟一：在 SageMaker 中建立和訓練模型

首先，我們將在 SageMaker 中建立和訓練一個機器學習模型。這涉及到設置參數、加載資料並進行訓練，這是一個相對複雜的過程。

😊 步驟二：將模型部署並設置資料捕獲

一旦模型訓練完成，我們將其部署到 SageMaker 中並設置資料捕獲功能。這將使我們能夠捕獲模型的輸入和輸出，並將其傳送到 Fiddler 進行監控。

😊 步驟三：將模型上傳到 Fiddler 並測試預測

接下來，我們將上傳訓練完成的模型到 Fiddler 中，並測試其在 Fiddler 中的預測表現。這將確保模型能夠正確地部署並進行預測。

😊 步驟四：自動化資料捕獲和監控

最後，我們將設置自動化的資料捕獲和監控流程，以便持續監控模型的性能和行為。這將幫助我們及時發現和解決任何問題，保持模型的穩定性和準確性。

精彩亮點

• 快速、簡單地整合 SageMaker 和 Fiddler
• 全面監控和解釋機器學習模型的性能和行為
• 支持自動化資料捕獲和監控流程
• 提供詳盡的示例代碼和文檔，便於使用和理解

常見問題

Q: 如何獲取 Fiddler 的試用資格？ A: 您可以訪問我們的官方網站並點擊“申請試用”按鈕進行註