Inserito il: Aug 15, 2018
Con Quick Start è possibile creare un ambiente di data lake per la creazione, la formazione e l'implementazione di modelli di apprendimento automatico (ML) con HAQM SageMaker nel cloud di HAQM Web Services (AWS). La distribuzione richiede circa 10-15 minuti e avviene tramite l’uso di servizi AWS quali HAQM Simple Storage Service (HAQM S3), HAQM API Gateway, HAQM Kinesis Data Stream e HAQM Kinesis Data Firehose.
HAQM SageMaker è una piattaforma gestita per sviluppatori e data scientist che consente di creare, formare e distribuire modelli di apprendimento automatico (ML) in modo rapido e semplice.
Questo Quick Start consente alla scienza dei dati end-to-end di creare modelli predittivi e prescrittivi, senza dover configurare complessi cluster hardware di apprendimento automatico (ML)
Quick Start offre una demo di Pariveda Solutions. Mostra come memorizzare i dati grezzi in HAQM S3, trasformarli per il consumo con HAQM SageMaker, utilizzare HAQM SageMaker per creare un modello e ospitarlo in un'API di previsione al prezzo Spot di HAQM Elastic Compute Cloud (HAQM EC2).
Per iniziare:
- Esamina architettura e relativi dettagli
- Consulta la guida alla distribuzione contenente istruzioni dettagliate
- Scarica i modelli AWS CloudFormation che automatizzano la distribuzione
Per ulteriori distribuzioni di riferimento Quick Start AWS, consulta il nostro catalogo.
I Quick Start sono distribuzioni di riferimento automatizzate che utilizzano i modelli AWS CloudFormation per distribuire le tecnologie chiave su AWS, in conformità delle best practice AWS. Questo Quick Start è stato realizzato in collaborazione con Pariveda Solutions, Inc.