전체 글 (170) 썸네일형 리스트형 [SageMaker] 삭제 Amazon SageMaker 콘솔을 열어서 추론-엔트포인트 선택 삭제할 엔트포인트 선택 후 작업-삭제 클릭 엔트포인트 구성 선택 삭제할 엔트포인트 구성 선택-작업-삭제 모델 선택 삭제할 모델 선택-작업-삭제 노트북-노트북 인스턴스 삭제할 인스턴스 선택-작업-중지-중지됨으로 변경되면-작업-삭제 S3에서 삭제하기 버킷에서 삭제하고 싶은 버킷 선택-삭제 비어있지 않아서 삭제가 안된다고 하면 객체 비우기 구성에 들어가서 영구 삭제 그 후 버킷도 완전히 삭제하면 된다 CloudWatch에서 삭제 /aws/sagemaker/라고 시작하는 그룹을 모두 삭제하면 된다. 작업-로그그룹 삭제 클릭 aws는 쓰는만큼 나가기 때문에 사용하지 않는다면 바로바로 삭제하는 걸 추천... [SageMaker] 모델 평가 세이지메이커 호스팅 서비스에 배포된 모델을 평가한다 import numpy as np def predict(data, rows=1000): split_array = np.array_split(data, int(data.shape[0] / float(rows) + 1)) predictions = '' for array in split_array: predictions = ','.join([predictions, xgb_predictor.predict(array).decode('utf-8')]) return np.fromstring(predictions[1:], sep=',') rows 인수는 한 번에 예측할 줄 수를 지정하는 것 테스트 세트를 예측하고 히스토그램을 그린다. 실제 값에 대한 0번째 열을 제외.. [SageMaker] 모델 배포 아마존 세이지메이커를 사용하여 EC2를 통해 모델을 호스팅하려면 추정기의 메서드를 호출한다 import sagemaker from sagemaker.serializers import CSVSerializer xgb_predictor=xgb_model.deploy( initial_instance_count=1, #모델을 배포할 인스턴스 수(int) instance_type='ml.t2.medium', #배포된 모델을 운영하려는 인스턴스 유형 serializer=CSVSerializer() #다양한 형식의 입력데이터를 CSV형식 문자열로 직렬화 ) 이 메서드는 배포가능한 모델을 만들고 엔드포인트를 구성하고 모델을 호스팅한다 xgb_predictor.endpoint_name 엔드포인트가 반환되며 이는 ML인스.. [SageMaker] 모델 훈련 모델 학습 작업을 실행하기 위해 Amazon SageMaker Python SDK 가져오기로 현재 sagemaker 세션에서 기본 정보를 검색하여 시작한다 import sagemaker region = sagemaker.Session().boto_region_name print("AWS Region: {}".format(region)) role = sagemaker.get_execution_role() print("RoleArn: {}".format(role)) sagemaker.estimator.Estimator 클래스를 사용하여 XGBoost 추정기를 만든다 from sagemaker.debugger import Rule, rule_configs from sagemaker.session import .. [SageMaker] 데이터 세트 다운로드하기 SHAP를 사용하여 성인 인구 조사 데이터 세트 로드 데이터 세트 : https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/adult UCI Machine Learning Repository: Adult Data Set Adult Data Set Download: Data Folder, Data Set Description Abstract: Predict whether income exceeds $50K/yr based on census data. Also known as "Census Income" dataset. Data Set Characteristics: Multivariate Number of Instances: 48842 Area: Social Attr archive.ics... [SageMaker] 세이지메이커 시작하기 Amazon SageMaker에서 노트북-노트북 인스턴스-노트북 인스턴스 생성 프리티어 계정이기 때문에 ml.t2.medium을 썼다 어차피 빨리 삭제할 거니까 그러면 이렇게 만들어진다 pending이라고 하면 만들어지는 중이니 조금 기다려보자 JupyterLab 열기를 눌러서 제일 먼저 언어 선택이 나올텐데 그러면 conda_python3를 누르자 그러면 untiteld된 노트북이 생성될 것이다! 그러면 왼쪽 상단에서 File - Save Notebook as 에서 .ipynb 빼고 이름을 바꿔주자 필자는 first-sagemaker-notebook.ipynb라고 변경했다! 후후 파이썬을 사용하니 print로 잘 출력되나 확인해보면 된다 [git] 사용법 깃에 올리고 싶은 파일이 있는 디렉토리로 이동 git init -> git status -> git add *하기 add *이라고 하면 디렉토리에 있는 모든 파일을 선택한다는 의미 특정 파일만 올리고 싶으면 git add myshell.c 라고 해도 된다 git commit -m "원하는 멘트" 를 하면 깃에 올라갈 때 코드 이름 옆에 설명처럼 올라간다 여기서 자기 이메일과 깃허브 이름을 git config로 알려주어야한다 노란색으로 가린게 내 메일과 이름.,., 올릴 땐 꼭 " " 를 써주기! 그리고 나면 이렇게 로그인하는 창이 뜬다 깃허브에 로그인하는 메일과 비번으로 로그인 해주기 그리고 나서 다시 git commit을 하고 git status -> git push -u origin main이라고 하.. [AWS Greengrass] AWS IoT Greengrass 라즈베리파이 배포 오류 대충 그린그래스 개발자가이드 버전1 중....뜻하지 않은 오류를 맞닥뜨렸다! https://engine.tistory.com/60?category=1044879 [중간점검..seminarrr...,,] AWS Greengrass디바이스 섀도우(device shadow) AWS 왈 'AWS IoT Core에서는 언제든 확인하거나 설정할 수 있도록 연결된 디바이스의 최신 상태를 저장하므로, 애플리케이션에는 디바이스가 언제나 온라인인 것처럼 표engine.tistory.comhttps://engine.tistory.com/59?category=1044879 AWS Greengrass LamdbaIoT는 현재 일어나고 있는 일들을 알 수 있는 기술 AWS IoT Core : 디바이스가 연결되고 메시지들을 받.. 이전 1 ··· 11 12 13 14 15 16 17 ··· 22 다음
