文件名称：sagemaker-training-toolkit：使用Amazon SageMaker在Docker容器中训练机器学习模型
文件大小：150KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-02-19 20:30:34
python training docker aws machine-learning
SageMaker培训工具包 使用Amazon SageMaker在Docker容器中训练机器学习模型。 :books: 背景 是一项针对数据科学和机器学习（ML）工作流程的完全托管服务。 您可以使用Amazon SageMaker简化构建，训练和部署ML模型的过程。 要训练模型，可以将训练脚本和依赖项在运行训练代码的中。 容器提供有效隔离的环境，确保一致的运行时和可靠的培训过程。 SageMaker Training Toolkit可以轻松添加到任何Docker容器中，使其与SageMaker兼容以进行。 如果您使用，则该库可能已包含在内。 有关更多信息，请参阅《 Amazon SageMaker开发人员指南》中有关。 :hammer_and_wrench_selector: 安装 要将此库安装在Docker映像中，请将以下行添加到： RUN pip3 install sagemaker-training :laptop_computer: 用法 以下是简要的操作指南。 有关使用SageMaker培训工具包构建的自定义培训容器的完整工作示例，请参阅。 创建Dock
【文件预览】：
sagemaker-training-toolkit-master
----MANIFEST.in(156B)
----NOTICE(100B)
----ENVIRONMENT_VARIABLES.md(9KB)
----.pylintrc(14KB)
----buildspec.yml(1KB)
----.github()
--------PULL_REQUEST_TEMPLATE.md(1KB)
--------ISSUE_TEMPLATE()
----test()
--------functional()
--------conftest.py(2KB)
--------unit()
--------container()
--------resources()
--------__init__.py(8KB)
--------integration()
--------fake_ml_framework.py(1KB)
----buildspec-deploy.yml(194B)
----tox.ini(2KB)
----.coveragerc_py36(273B)
----buildspec-release.yml(1KB)
----LICENSE(11KB)
----CONTRIBUTING.md(8KB)
----src()
--------sagemaker_training()
--------__init__.py(609B)
----setup.cfg(66B)
----.coveragerc_py37(273B)
----VERSION(11B)
----setup.py(3KB)
----.gitignore(147B)
----CHANGELOG.md(10KB)
----branding()
--------icon()
----CODE_OF_CONDUCT.md(311B)
----README.md(9KB)
----.flake8(102B)