亚马逊AWS官方博客
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SageMaker 运行自定义环境——以 PaddlePaddle 为例
本篇以广泛使用的 PaddlePaddle 为例探讨如何将自定义容器镜像部署在亚马逊云科技 Amazon SageMaker 上。
带你SSH到Amazon SageMaker 训练实例一探究竟
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如何将开源项目迁移到 SageMaker
本文将从已下步骤进行介绍： 1. 业务理解并搜索需要的开源项目 2. Sagemaker notebook中运行代码 3. 编写迁移到Sagemaker的notebook代码 4. 预处理优化
使用 Amazon SageMaker 运行基于 TensorFlow 的中文命名实体识别
利用业内数据构建知识图谱是很多客户正在面临的问题，其中中文命名实体识别（Named Entity Recognition，简称NER）是构建知识图谱的一个重要环节。我们在与客户的交流中发现，现有的NER工具（比如Jiagu）对于特定领域的中文命名实体识别效果难以满足业务需求，而且这些工具很难使用自定义数据集训练。因此客户迫切想使用业内最先进的算法在行业内数据集上进行训练，以改进现有NER工具的不足。本文将介绍如何使用Amazon SageMaker运行基于TensorFlow的中文命名实体识别。