Automatisation de votre pipeline ML avec SageMaker, AWS Outpost, MLRun et Nuclio (DEMO)

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Automatisation de votre pipeline ML avec SageMaker, AWS Outpost, MLRun et Nuclio (DEMO)

Table of Contents

  1. Introduction
  2. Running Jupyter Notebook on SageMaker
  3. Setting up a Go and Guazo Cluster on AWS Outposts
  4. Using ML Run and SageMaker
  5. Creating an Automatic Workflow with Q4 Pipeline
  6. Defining Variables in the Notebook
  7. Running Machine Learning Code
  8. Creating a Project in ML Run
  9. Using Hub Functions for Classification
  10. Creating and Testing the Model Server
  11. Using Q4 Pipeline for Automation
  12. Running the Project and Creating the Pipeline
  13. Deploying and Testing the Model Endpoint
  14. Conclusion

📝 Article

Introduction

Dans cet article, nous allons explorer comment exécuter un notebook Jupyter sur SageMaker et configurer un cluster Go et Guazo sur AWS Outposts. Nous verrons également comment utiliser ML Run et SageMaker pour analyser et créer des modèles, ainsi que comment automatiser le processus en utilisant un pipeline Q4. Enfin, nous déploierons le modèle dans un endpoint et le testerons.

Running Jupyter Notebook on SageMaker

La première étape consiste à exécuter un notebook Jupyter sur SageMaker. Cela nous permettra d'analyser nos données et de créer notre modèle.

Setting up a Go and Guazo Cluster on AWS Outposts

Ensuite, nous devons configurer un cluster Go et Guazo sur AWS Outposts. Cela nous permettra d'exécuter notre modèle dans un environnement sécurisé et privé.

Using ML Run and SageMaker

Nous utiliserons ML Run et SageMaker pour exécuter notre code et analyser nos données. Ces outils nous permettent de suivre nos expériences et d'enregistrer tous nos artefacts.

Creating an Automatic Workflow with Q4 Pipeline

Pour automatiser tout le processus, nous utiliserons un pipeline Q4. Cela nous permettra d'exécuter notre workflow de manière transparente, en automatisant chaque étape du processus.

Defining Variables in the Notebook

Avant de commencer, nous devons définir certaines variables dans notre notebook. Cela nous permettra de nous connecter à ML Run et de spécifier l'emplacement et les informations d'identification nécessaires.

Running Machine Learning Code

Maintenant, nous pouvons exécuter notre code d'apprentissage automatique. Nous utiliserons le jeu de données d'exemple Iris et appliquerons un algorithme d'apprentissage automatique pour créer notre modèle.

Creating a Project in ML Run

Une fois notre code terminé, nous allons créer un projet dans ML Run. Cela nous permettra de stocker notre modèle et de l'enregistrer pour une utilisation ultérieure.

Using Hub Functions for Classification

Nous utiliserons les fonctions du Hub, qui sont des fonctions pré-construites dans ML Run, pour effectuer une classification à grande échelle. Ces fonctions nous permettent de tester notre modèle sur diverses données.

Creating and Testing the Model Server

Ensuite, nous allons utiliser une fonction du Hub appelée "model server" pour créer un endpoint basé sur notre modèle. Nous utiliserons également une fonction de test pour vérifier les performances de notre endpoint.

Using Q4 Pipeline for Automation

Pour automatiser tout le processus, nous utiliserons un pipeline Q4. Cela nous permettra d'exécuter notre workflow complet d'un seul coup, en passant d'une étape à l'autre de manière transparente.

Running the Project and Creating the Pipeline

Une fois notre workflow prêt, nous pouvons l'exécuter en appelant la méthode project.run. Cela créera notre pipeline et exécutera automatiquement chaque étape.

Deploying and Testing the Model Endpoint

À la fin du processus, notre modèle sera déployé dans un endpoint. Nous pourrons alors le tester en envoyant des requêtes et en analysant les résultats.

Conclusion

En conclusion, nous avons exploré comment exécuter un notebook Jupyter sur SageMaker, configurer un cluster Go et Guazo sur AWS Outposts, utiliser ML Run et SageMaker pour analyser et créer des modèles, automatiser le processus avec un pipeline Q4, et enfin déployer et tester le modèle dans un endpoint. Ce flux de travail complet nous permet d'effectuer des tâches d'apprentissage automatique de manière efficace et sécurisée.

Highlights

  • Exécutez un notebook Jupyter sur SageMaker.
  • Configurez un cluster Go et Guazo sur AWS Outposts.
  • Utilisez ML Run et SageMaker pour analyser et créer des modèles.
  • Créez un workflow automatisé avec un pipeline Q4.
  • Évaluez les performances des modèles à l'Aide des fonctions du Hub.
  • Déployez et testez les modèles dans des endpoints sécurisés.

FAQ

Q: Qu'est-ce que ML Run? A: ML Run est une plateforme d'apprentissage automatique qui permet aux utilisateurs d'exécuter, gérer et surveiller les workflows d'apprentissage automatique en utilisant différents outils et technologies.

Q: Comment automatiser le processus d'apprentissage automatique? A: En utilisant un pipeline Q4, vous pouvez automatiser chaque étape du processus, de l'ingestion des données à la création du modèle et au déploiement de l'endpoint.

Q: Puis-je utiliser un jeu de données différent de celui d'Iris? A: Oui, vous pouvez utiliser n'importe quel jeu de données que vous souhaitez. Les fonctions du Hub sont conçues pour fonctionner avec différents jeux de données et effectuer des classifications à grande échelle.

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