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使用亚马逊 SageMaker Studio Lab 入门资产
Amazon SageMaker Studio Lab 支持以下资产,以帮助机器学习 (ML) 从业者入门。本指南向您展示如何为项目克隆笔记本。
入门笔记本
Studio Lab 附带一个入门笔记本,可提供一般信息并指导您完成关键工作流。当您首次启动项目运行时系统时,此笔记本会自动打开。
Dive into Deep Learning
《Dive into Deep Learning》(D2L) 是一本互动式开源书籍,讲授机器学习的思想、数学理论和代码。D2L 通过 150 多个 Jupyter 笔记本,全面介绍了深度学习原理。有关 D2L 的更多信息,请访问 D2L 网站
以下过程演示如何将 D2L Jupyter 笔记本克隆到您的实例中。
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按照启动项目运行时系统启动并打开 Studio Lab 项目运行时环境。
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Studio Lab 打开后,选择左侧边栏上的 Git 选项卡 ( )。
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选择克隆存储库。在 Git 存储库 URL (.git) 下,按照以下步骤粘贴 MLU git 存储库 D2L。如果您由于当前位于 Git 存储库中而看不到克隆存储库选项,请返回用户目录以克隆新存储库。选择左侧边栏上的文件夹选项卡 ( ),即可返回用户目录。在文件搜索栏下方的文件夹选项卡中,选择当前打开的存储库左侧的文件夹图标。进入用户目录后,选择左侧边栏上的 Git 选项卡,然后选择克隆存储库。
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导航至 Studio Lab 项目概述页面。URL采用以下格式。
https://studiolab.sagemaker.aws/users/
<YOUR_USER_NAME>
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在机器学习新手?下,选择 Dive into Deep Learning。
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在全新的 “深入了解深度学习” 浏览器选项卡中,选择GitHub打开包含示例笔记本的新页面。
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选择 “代码”,然后在HTTPS选项卡URL中复制 GitHub 存储库。
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返回 Studio Lab 打开项目浏览器选项卡,粘贴 D2L 存储库URL,然后克隆存储库。
Amazon Machine Learning
Mac Amazon hine Learning University (MLU) 提供用于培训亚马逊自己的开发人员的机器学习课程的访问权限。借助 Amazon MLU,任何开发者都可以通过 learn-at-your-own-pace A MLU ccelerator 学习系列学习如何使用机器学习。MLUAccelerator 系列旨在帮助开发者开启他们的机器学习之旅。该系列提供为期三天的基础课程,涉及三个主题:自然语言处理、表格数据和计算机视觉。有关更多信息,请参阅 Machine Learning University
以下过程说明如何将 Amazon MLU Jupyter 笔记本克隆到您的实例。
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按照启动项目运行时系统启动并打开 Studio Lab 项目运行时环境。
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Studio Lab 打开后,选择左侧边栏上的 Git 选项卡 ( )。
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选择克隆存储库。在 Git 存储库 URL (.git) 下,URL按照以下步骤粘贴 MLU git 存储库。如果您由于当前位于 Git 存储库中而看不到克隆存储库选项,请返回用户目录以克隆新存储库。选择左侧边栏上的文件夹选项卡 ( ),即可返回用户目录。在文件搜索栏下方的文件夹选项卡中,选择当前打开的存储库左侧的文件夹图标。进入用户目录后,选择左侧边栏上的 Git 选项卡,然后选择克隆存储库。
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导航至 Studio Lab 项目概述页面。URL采用以下格式。
https://studiolab.sagemaker.aws/users/
<YOUR_USER_NAME>
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在机器学习新手?下,选择 Amazon Machine Learning University。
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从新的 Amazon Machine Learning University 浏览器标签页中,通过阅读每门课程的课程摘要,找到您感兴趣的课程。
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在 “课程内容” 下选择相应的感兴趣 GitHub 存储库,以打开包含示例笔记本的新页面。
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选择 “代码”,然后在HTTPS选项卡URL中复制 GitHub 存储库。
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返回 Studio Lab 打开项目浏览器选项卡,粘贴 D2L 存储库URL,然后选择 “克隆” 以克隆存储库。
Roboflow
Roboflow 为您提供了为计算机视觉应用程序训练、微调和标注对象的工具。有关更多信息,请参阅 https://roboflow.com/
以下过程展示如何将 Roboflow Jupyter 笔记本克隆到您的实例中。
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导航至 Studio Lab 项目概述页面。URL采用以下格式。
https://studiolab.sagemaker.aws/users/
<YOUR_USER_NAME>
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在资源和社区下,找到试用计算机视觉。
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在试用计算机视觉下,选择 Roboflow 模型。有关更多信息,请参阅 https://roboflow.com/
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按照笔记本预览下的教程进行操作。