编程开发
AWS Sagemaker Studio 本地 RAM 超载
当使用AWS Sagemaker Studio时，有时会遇到本地RAM超载的问题。这可能是由于使用的数据集或模型过大而导致的。下面是一些解决方法：减小数据集的大...
AWS Sagemaker笔记本实例未更新到仓库中的最新更改。
要解决AWS Sagemaker笔记本实例未更新到仓库中的最新更改的问题，您可以执行以下步骤：确保您的笔记本实例已连接到正确的Git存储库。# 导入相关库fro...
AWS SageMaker ML DevOps工具/架构 - Kubeflow？
AWS SageMaker是一种强大的机器学习服务，它使开发人员能够在AWS云中构建、训练和部署机器学习模型。Kubeflow是一个基于Kubernetes的开...
AWS Sagemaker | 为什么多个实例的训练时间是实例数量的倍数
AWS Sagemaker允许我们使用多个实例进行训练以提高训练速度和效率。但是，训练时间通常会随着实例数量的增加而线性增加。这是因为数据的分布和同步所导致的。...
AWS SageMaker SKLearn可用的框架版本
要使用AWS SageMaker SKLearn，您需要将Scikit-learn代码包装成SageMaker的容器。以下是一个解决方法的示例：创建一个Pyth...
AWS Sagemaker笔记本卡在待定状态
在处理AWS Sagemaker笔记本卡在待定状态的问题时，可以尝试以下解决方法：检查网络连接：确保笔记本实例的网络连接正常。可以尝试重新启动实例或检查网络配置...
AWS Sagemaker不更新软件包。
AWS Sagemaker是一个托管的机器学习服务，它提供了一个Jupyter笔记本界面供用户创建、训练和部署机器学习模型。AWS Sagemaker默认情况下...
AWS SageMaker RL与Ray: ray.tune.error.TuneError: 未指定可训练模型。
在AWS SageMaker RL中使用Ray进行训练时，出现"ray.tune.error.TuneError: 未指定可训练模型"的错误通常表示在训练配置中...
AWS Sagemaker 生命周期配置
AWS Sagemaker 生命周期配置是一种设置在Sagemaker实例创建和关闭过程中自动执行的脚本。以下是一个解决方法，包含一个AWS Sagemaker...
AWS Sagemaker按实例度量自动扩展
AWS SageMaker支持按实例度量自动扩展功能。要使用此功能，您需要执行以下步骤：创建SageMaker Notebook实例：import sagema...
AWS Sagemaker | 如何调试docker镜像 | 我们传递的参数是什么
要调试AWS Sagemaker中的Docker镜像，可以按照以下步骤进行操作：在本地创建一个用于调试的Docker镜像。可以使用以下示例Dockerfile作...
AWS SageMaker Spark SQL
要使用AWS SageMaker Spark SQL，你需要按照以下步骤进行操作：创建SageMaker实例在AWS控制台上导航到SageMaker服务。点击“...
AWS SageMaker Studio 创建域访问错误
在AWS SageMaker Studio中创建域时，可能会遇到访问错误的问题。以下是解决这个问题的一些常见方法，包含代码示例：检查IAM角色权限：确保您的IA...
AWS Sagemaker Spark S3访问问题
要解决AWS Sagemaker Spark S3访问问题，可以按照以下步骤操作：确保您的Sagemaker实例具有足够的权限来访问S3桶。您可以通过在启动Sa...
AWS Sagemaker SDK中处理器（Processor）和脚本处理器（ScriptProcessor）之间的区别
AWS Sagemaker SDK提供了两种类型的处理器：处理器（Processor）和脚本处理器（ScriptProcessor）。下面是它们之间的区别和相应...
AWS Sagemaker scikit_bring_your_own示例
要使用AWS Sagemaker scikit-learn BYO（bring your own）容器，您需要遵循以下步骤：准备您的训练脚本：您的训练脚本应该是...
AWS SageMaker MXNet USE_CUDA=1可以翻译为“使用CUDA的AWS SageMaker MXNet”。
使用CUDA的AWS SageMaker MXNet可以通过以下代码示例实现：import sagemaker# 创建SageMaker会话sagemaker_...
AWS SageMaker mAP 是指什么？
AWS SageMaker mAP（mean Average Precision）是指用于评估目标检测模型性能的一种指标。它结合了模型的准确率和召回率，用于衡量...
AWS SageMaker 批量转换部署
要使用AWS SageMaker批量转换部署，您可以按照以下步骤进行操作：创建SageMaker批处理转换作业：首先，您需要创建一个SageMaker批处理转换...
AWS Sagemaker 每个 API 请求都收费吗？
在AWS Sagemaker中，每个API请求都会收取费用。收费的方式取决于API的类型和使用情况。下面是一些示例代码，展示如何使用AWS SDK for Py...