Amazon SageMaker R 用户指南 - Amazon SageMaker
SageMaker 中的 RStudio 支持SageMaker 中的 R 内核SageMaker 中的 R 入门示例笔记本
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Amazon SageMaker R 用户指南

本文档将介绍使用 R 以利用 Amazon SageMaker 特征的各种方法。本指南介绍了 SageMaker 的内置 R 内核，介绍了如何开始使用 SageMaker 上的 R，并最后介绍了几个示例笔记本。

这些示例分为三个级别：初级、中级和高级。它们从开始使用 SageMaker 上的 R 开始，使用 SageMaker 上的 R 进行端到端机器学习，然后以更高级的主题结束，例如使用 R 脚本的 SageMaker Processing 以及 SageMaker 的自带 (BYO) R 算法。 

有关如何将自己的自定义 R 映像带入 Studio 中的信息，请参阅自带 SageMaker 映像。有关类似的博客文章，请参阅将自己的 R 环境带入 Amazon SageMaker Studio 中。

SageMaker 中的 RStudio 支持

Amazon SageMaker 支持将 RStudio 作为与 Amazon SageMaker 域集成的完全托管的集成开发环境 (IDE)。通过 RStudio 集成，您可以在域中启动 RStudio 环境，用于在 SageMaker 资源上运行 RStudio 工作流。有关更多信息，请参阅 RStudio on Amazon SageMaker。

SageMaker 中的 R 内核

SageMaker 笔记本实例使用预装的 R 内核支持 R。此外，R 内核还具有 reticulate 库，这是 R 到 Python 的接口，因此，您可以从 R 脚本中使用 SageMaker Python SDK 的特征。

SageMaker 中的 R 入门

  •  使用 t2.medium 实例类型和默认存储大小创建笔记本实例。如果您打算继续将该实例用于更高级的示例，或者以后创建更大的实例，您可以选择更快的实例和更多的存储空间。

  • 等到笔记本状态变为“In Service”(正在使用)，然后单击 Open Jupyter (打开 Jupyter)。

  • 从可用的环境列表中创建一个具有 R 内核的新笔记本。 

  • 在创建了新的笔记本时，您将会在笔记本环境的右上角看到 R 徽标，并且还会在该徽标下看到内核为 R。这表明 SageMaker 已成功为该笔记本启动 R 内核。

  • 或者，在您位于 Jupyter 笔记本时，您可以使用 Kernel (内核) 菜单，然后从 Change Kernel (更改内核) 选项中选择 R。

示例笔记本

先决条件

SageMaker 上的 R 入门：该示例笔记本介绍了如何使用 Amazon SageMaker 的 R 内核开发 R 脚本。在此笔记本中，您可以设置 SageMaker 环境和权限，从 UCI 机器学习存储库下载鲍鱼数据集，对数据进行一些基本处理和可视化，然后将数据以 .csv 格式保存到 S3。

初级

使用 R 内核进行 SageMaker 批量转换：该示例笔记本介绍了如何使用 SageMaker 的 Transformer API 和 XGBoost 算法执行批量转换作业。该笔记本还使用 Abalone 数据集。

中级

R 中的 XGBoost 超参数优化：该示例笔记本扩展了前面使用鲍鱼数据集和 XGBoost 的初级笔记本。它介绍了如何使用超参数优化进行模型优化。您还会了解如何使用批量转换进行批量预测，以及如何创建模型端点以进行实时预测。 

使用 R 的 Amazon SageMaker Processing：通过使用 SageMaker Processing，您可以预处理、后处理和运行模型评估工作负载。该示例说明了如何创建 R 脚本以编排处理作业。 

高级

在 SageMaker 中训练和部署您自己的 R 算法：您是否已具有 R 算法，并且要将其添加到 SageMaker 以优化、训练或部署该算法？ 该示例介绍了如何使用自定义 R 程序包自定义 SageMaker 容器，一直到使用托管的端点推断 R 源模型。