[AWS] SageMaker

 

AWS SageMaker 노트북

 

- 모델을 훈련시킬 코드의 실행을 도와준다.

- Jupyter Notebook을 호스팅하는 노트북 인스턴스를 만들 수 있다.

- AWS ML & AI 의 Platform Services

- 작은 양의 데이터 분석에만 가능

- 하나의 머신에 데이터를 저장하기가 어렵고 훈련이 오래 걸림 -> AWS Elastic MapReduce(EMR)  

 

mg-um/mastering-ml-on-aws

 

- 해당 github repository를 연결해 데이터와 코드를 가져옴

 

 

 

 

https://ap-northeast-2.console.aws.amazon.com/sagemaker/home?region=ap-northeast-2#/dashboard 

https://ap-northeast-2.console.aws.amazon.com/sagemaker/home?region=ap-northeast-2#/dashboard

 

1. 로그인

2. 노트북 - Git 리포지토리 선택

3. 리포지토리 추가 - 리포지토리 이름 설정

4. 존재하는 깃허브 URL 연결

5. 노트북 - 노트북 인스턴스 - 생성으로 이동해 화면에서 바로 노트북을 사용할 수 있도록 git 리포지토리 연결

6. 노트북 인스턴스 이름 설정

7. 권한 및 암호화 - 새 역할 설정 - 특정 S3 버킷 - bucket-name-1

8. Git 리포지토리 - 해당 Github 디렉토리 선택 - 생성

9. Status가 InService로 변경되면 열고자하는 Jupyter 노트북 선택해 실행, 수정, 개선

 

 

 

 

+ 참고 자료 및 출처

(DK 로드 북스) Dr.Saket S.R. Mengie, Maximo Gurmendez  < Mastering Machine Learning on AWS >

옮긴이 : 유현중 < AWS 머신러닝 마스터하기 >