亚马逊AWS官方博客

Tag: Amazon SageMaker

思科使用 Amazon SageMaker 与 Kubeflow 创建混合机器学习工作流

Amazon SageMaker与Kubeflow Pipelines能够轻松被集成在统一的混合管道当中。Amazon SageMaker还提供完善的博客与教程集合,可帮助大家轻松通过Amazon SageMaker components for Kubeflow Pipelines创建起混合管道。其API亦非常丰富,涵盖了我们需要使用的所有关键组件,并允许您开发自定义算法并与Cisco Kubeflow入门包进行集成。

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使用 Amazon SageMaker 与 Amazon ES 构建一款视觉搜索应用程序

在本文中,我们介绍了如何使用Amazon SageMaker与Amazon ES KNN索引创建基于机器学习的视觉搜索应用程序。我们还使用到在ImageNet数据集上经过预训练的ResNet50模型。当然,大家也可以使用其他预训练模型,例如VGG、Inception以及MobileNet等,并使用自己的数据集进行调优。

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构建自定义 Angular 应用程序以使用 Amazon SageMaker Ground Truth 标记作业

本文展示了如何使用Angular与Ground Truth构建自定义的数据标注UI界面。该解决方案能够在标记作业创建过程中,处理各自定义模板中不同范围之间的通信活动。充分使用Angular等自定义前端框架的功能,帮助大家轻松创建现代Web应用程序,从而在公共、内部或者来自供应商的标记工作人员的配合下切实满足您的数据标注需求。

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Intuit 公司使用 Amazon EMR、Amazon SageMaker 与 AWS Service Catalog 构建数据湖

本文介绍了我们用于构建Intuit数据湖的各项基本单元。我们的解决方案绝非妙手偶得,而是源自Intuit公司数十名工程师多年来积累下的共性最优方法,代表着我们运营经验的技术积注。这些实践使我们得以将PB级别的数据注入数据湖,并为数百个具有不同需求的处理账户提供服务支持。我们的生态系统仍在建设当中,希望我们的经历能够为大家的数据湖探索之旅带来启发。

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使用您自己的 Amazon SageMaker 主动学习标签工作流程

在本文中,您创建了一个主动学习工作流,并使用该工作流从 ML 模型推论和人工工作线程产生高质量的标签。 您可以将此工作流用于各种自定义添加标签任务,以减少为大型数据集添加标签的成本。您可以使用任何自定义学习算法和主动学习逻辑,并根据需要更改此示例。要开始使用 Blazing Text 预览主动学习工作流,请启动 Cloud Formation 堆栈并完成第 1 部分。

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Amazon SageMaker 中 GPU 对计算加速效果的分析与验证

自SageMaker在中国区上线以来,得到了用户的广泛使用。本博客将针对用户在使用SageMaker时对GPU性能的疑问进行分析与验证,通过阅读本博客,用户将了解如何查看实例中GPU的运行状态,如何测试并对比CPU与GPU的性能,以及如何在SageMaker Studio中分别运用CPU和GPU进行神经网络的训练。

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