इस पोस्ट को ज़ेडेंको एस्टोक, एक्सेंचर के क्लाउड आर्किटेक्ट और एक्सेंचर के डीप रेसर एसएमई साकर सेलिमकैन द्वारा सह-लिखा गया है।
अधिकांश उद्योगों (स्वास्थ्य सेवा से लेकर बीमा तक, विनिर्माण से लेकर विपणन तक) के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) और मशीन लर्निंग (एमएल) के बढ़ते उपयोग के साथ, बड़े पैमाने पर मॉडल बनाने और प्रशिक्षण देने पर प्राथमिक ध्यान दक्षता में बदल जाता है। स्केलेबल और झंझट मुक्त डेटा विज्ञान वातावरण का निर्माण महत्वपूर्ण है। किसी विशिष्ट उपयोग के मामले के अनुरूप वातावरण को लॉन्च करने और कॉन्फ़िगर करने में काफी समय लग सकता है और सहयोग करने के लिए सहयोगियों को ऑनबोर्ड करना और भी कठिन हो सकता है।
के अनुसार एक्सेंचर, जो कंपनियाँ कुशलतापूर्वक AI और ML का प्रबंधन करती हैं, वे अपने निवेश पर लगभग तिगुना प्रतिफल प्राप्त कर सकती हैं। फिर भी, सभी कंपनियां अपने एआई/एमएल यात्रा पर अपने अपेक्षित रिटर्न को पूरा नहीं करती हैं। एक निगम के भीतर एआई/एमएल प्रयासों के क्षैतिज स्केलिंग के लिए बुनियादी ढांचे को स्वचालित करने के लिए टूलकिट आवश्यक हो जाते हैं।
AWS दीपराज सुदृढीकरण सीखने (आरएल) के साथ आरंभ करने का एक सरल और मजेदार तरीका है, एक एमएल तकनीक जहां एक एजेंट किसी दिए गए वातावरण में इष्टतम कार्यों की खोज करता है। हमारे मामले में, यह एक AWS डीप रेसर वाहन होगा, जो एक ट्रैक के चारों ओर तेजी से दौड़ने की कोशिश कर रहा है। आप व्यावहारिक ट्यूटोरियल के साथ जल्दी से आरएल के साथ शुरुआत कर सकते हैं जो आपको आरएल मॉडल के प्रशिक्षण की बुनियादी बातों के माध्यम से मार्गदर्शन करता है और एक रोमांचक, रोमांचक तरीके से उनका परीक्षण करता है। स्वायत्त कार रेसिंग अनुभव.
यह पोस्ट दिखाता है कि कैसे कंपनियां इंफ्रास्ट्रक्चर को कोड (IaC) के रूप में उपयोग कर सकती हैं AWS क्लाउड डेवलपमेंट किट (AWS CDK) अत्यधिक हस्तांतरणीय बुनियादी ढांचे के निर्माण और प्रतिकृति में तेजी लाने के लिए और बड़े पैमाने पर AWS DeepRacer इवेंट्स के लिए आसानी से प्रतिस्पर्धा करने के लिए।
"IaC ने एक प्रबंधित ज्यूपिटर वातावरण के साथ मिलकर हमें दोनों दुनिया का सर्वश्रेष्ठ दिया: हमारे AWS DeepRacer प्रतियोगियों पर ध्यान केंद्रित करने के लिए हमारे लिए दोहराए जाने योग्य, अत्यधिक हस्तांतरणीय डेटा विज्ञान वातावरण जो वे सबसे अच्छा करते हैं: तेजी से मॉडल को प्रशिक्षित करें।"
- एक्सेंचर में सेलीमकैन साकार, एडब्ल्यूएस डीप रेसर एसएमई।
समाधान अवलोकन
सभी आवश्यक सेवाओं को ऑर्केस्ट्रेट करने में काफी समय लगता है जब एक स्केलेबल टेम्प्लेट बनाने की बात आती है जिसे कई उपयोग मामलों के लिए लागू किया जा सकता है। पिछले, एडब्ल्यूएस CloudFormation इन सेवाओं के निर्माण को स्वचालित करने के लिए टेम्प्लेट बनाए गए हैं। IaC उपकरणों के साथ विभिन्न वातावरण स्थापित करने के लिए अमूर्तता के बढ़ते स्तरों के साथ स्वचालन और विन्यास में प्रगति के साथ, AWS CDK को विभिन्न उद्यमों में व्यापक रूप से अपनाया जा रहा है। AWS CDK आपके क्लाउड एप्लिकेशन संसाधनों को परिभाषित करने के लिए एक ओपन-सोर्स सॉफ़्टवेयर डेवलपमेंट फ्रेमवर्क है। सुरक्षित और दोहराए जाने योग्य तरीके से संसाधनों का प्रावधान करते हुए, यह आपके अनुप्रयोगों के मॉडलिंग के लिए प्रोग्रामिंग भाषाओं की परिचितता और अभिव्यंजक शक्ति का उपयोग करता है।
इस पोस्ट में, हम लॉग विश्लेषण करने के लिए आवश्यक विभिन्न घटकों के प्रावधान को सक्षम करते हैं अमेज़न SageMaker AWS CDK के माध्यम से AWS DeepRacer पर constructs.
हालांकि डीप रेसर कंसोल में प्रदान किया गया विश्लेषण ग्राफ प्रदान किए गए पुरस्कारों और प्राप्त की गई प्रगति के संबंध में प्रभावी और सीधा है, लेकिन यह इस बात की जानकारी नहीं देता है कि कार वेपाइंट से कितनी तेजी से आगे बढ़ती है, या ट्रैक के चारों ओर कार किस तरह की रेखा को पसंद करती है। . यहीं पर उन्नत लॉग विश्लेषण काम आता है। हमारे उन्नत लॉग विश्लेषण का उद्देश्य पूर्वव्यापी रूप से प्रशिक्षण में दक्षता लाना है ताकि यह समझा जा सके कि कई मॉडलों को प्रशिक्षित करते समय कौन से इनाम कार्य और कार्य स्थान दूसरों की तुलना में बेहतर काम करते हैं, और क्या कोई मॉडल ओवरफिटिंग कर रहा है, ताकि रेसर बेहतर तरीके से प्रशिक्षण ले सकें और कम प्रशिक्षण के साथ बेहतर परिणाम प्राप्त कर सकें।
हमारा समाधान AWS CDK का उपयोग करके AWS DeepRacer पर्यावरण कॉन्फ़िगरेशन का वर्णन करता है ताकि AWS DeepRacer ईवेंट के लिए SageMaker लॉग विश्लेषण और AWS पर सुदृढीकरण सीखने के साथ प्रयोग करने वाले उपयोगकर्ताओं की यात्रा में तेजी लाई जा सके।
एक व्यवस्थापक इसमें प्रदान की गई AWS CDK स्क्रिप्ट चला सकता है गीथहब रेपो के माध्यम से एडब्ल्यूएस प्रबंधन कंसोल या टर्मिनल में उनके वातावरण में कोड लोड करने के बाद। कदम इस प्रकार हैं:
- प्रारंभिक AWS क्लाउड 9 कंसोल पर।
- GitHub से AWS CDK मॉड्यूल को AWS Cloud9 वातावरण में लोड करें।
- इस पोस्ट में बताए अनुसार AWS CDK मॉड्यूल को कॉन्फ़िगर करें।
- cdk.context.json फ़ाइल खोलें और सभी मापदंडों का निरीक्षण करें।
- आवश्यकतानुसार मापदंडों को संशोधित करें और उस व्यक्तित्व के अनुकूल कॉन्फ़िगर किए गए वातावरण को लॉन्च करने के लिए इच्छित व्यक्तित्व के साथ AWS CDK कमांड चलाएं।
निम्नलिखित चित्र समाधान वास्तुकला को दर्शाता है।
AWS CDK की मदद से, हम अपने प्रावधानित संसाधनों को नियंत्रित कर सकते हैं और एक अत्यधिक परिवहन योग्य वातावरण प्राप्त कर सकते हैं जो उद्यम-स्तर की सर्वोत्तम प्रथाओं का अनुपालन करता है।
.. पूर्वापेक्षाएँ
AWS CDK के साथ ML वातावरण प्रदान करने के लिए, निम्नलिखित पूर्वापेक्षाएँ पूरी करें:
- विभिन्न व्यक्तियों के लिए आवश्यक संसाधनों को तैनात करने के लिए क्षेत्र के भीतर AWS खाते और अनुमतियों तक पहुंच प्राप्त करें। सुनिश्चित करें कि आपके पास अपने खाते में एडब्ल्यूएस सीडीके स्टैक को तैनात करने के लिए प्रमाणिकता और अनुमतियां हैं।
- हम निम्नलिखित संसाधनों में विस्तृत अवधारणाओं के माध्यम से हाइलाइट की गई कुछ सर्वोत्तम प्रथाओं का पालन करने की अनुशंसा करते हैं:
- क्लोन किया गया गीथहब रेपो अपने वातावरण में।
पोर्टफोलियो को अपने खाते में तैनात करें
इस परिनियोजन में, हम AWS CDK का उपयोग करके डेटा साइंस वातावरण बनाने के लिए AWS Cloud9 का उपयोग करते हैं।
- AWS Cloud9 कंसोल पर नेविगेट करें।
- अपना पर्यावरण प्रकार, उदाहरण प्रकार और प्लेटफ़ॉर्म निर्दिष्ट करें।
- अपना निर्दिष्ट करें AWS पहचान और अभिगम प्रबंधन (IAM) भूमिका, VPC और सबनेट।
- अपने AWS Cloud9 वातावरण में, DeepRacer नामक एक नया फ़ोल्डर बनाएँ।
- एडब्ल्यूएस सीडीके को स्थापित करने के लिए निम्न आदेश चलाएं, और सुनिश्चित करें कि आपके पास पोर्टफोलियो को तैनात करने के लिए सही निर्भरताएं हैं:
- यह सत्यापित करने के लिए कि AWS CDK स्थापित किया गया है और डॉक्स तक पहुँचने के लिए, अपने टर्मिनल में निम्न कमांड चलाएँ (यह आपको AWS CDK प्रलेखन पर पुनर्निर्देशित करना चाहिए):
- अब हम AWS DeepRacer रिपॉजिटरी को क्लोन कर सकते हैं GitHub.
- AWS Cloud9 में क्लोन रेपो खोलें:
आपके द्वारा सामग्री की समीक्षा करने के बाद DeepRacer_cdk
निर्देशिका, वहाँ एक फ़ाइल कहा जाएगा package.json
परिभाषित सभी आवश्यक मॉड्यूल और निर्भरताओं के साथ। यह वह जगह है जहां आप अपने संसाधनों को एक मॉड्यूल में परिभाषित कर सकते हैं।
- अगला, AWS CDK ऐप के लिए सभी आवश्यक मॉड्यूल और निर्भरताएँ स्थापित करें:
यह संबंधित CloudFormation टेम्प्लेट को संश्लेषित करेगा।
- परिनियोजन चलाने के लिए, या तो संदर्भ.json फ़ाइल को पैरामीटर नामों के साथ बदलें या रनटाइम के दौरान उन्हें स्पष्ट रूप से परिभाषित करें:
स्क्रिप्ट चलाने के आधार पर AWS DeepRacer लॉग विश्लेषण के लिए निम्नलिखित घटक बनाए गए हैं:
- An IAM भूमिका एक प्रबंधित नीति के साथ SageMaker नोटबुक के लिए
- A SageMaker नोटबुक उदाहरण इंस्टेंस प्रकार के साथ या तो स्पष्ट रूप से सीडीके संदर्भ पैरामीटर के रूप में जोड़ा गया है या संदर्भ.जेसन फ़ाइल में संग्रहीत डिफ़ॉल्ट मान
- कॉन्फिगर किए गए चार सार्वजनिक सबनेट के साथ कॉन्टेक्स्ट.जॉन फ़ाइल में निर्दिष्ट सीआईडीआर के साथ एक वीपीसी
- वीपीसी के भीतर संचार की अनुमति देने वाले सेजमेकर नोटबुक उदाहरण के लिए एक नया सुरक्षा समूह
- बैश स्क्रिप्ट वाली एक सेजमेकर जीवनचक्र नीति जो दूसरे की सामग्री को पहले से लोड कर रही है गिटहब भंडार, जिसमें वे फ़ाइलें शामिल हैं जिनका उपयोग हम AWS DeepRacer मॉडल पर लॉग विश्लेषण चलाने के लिए करते हैं
- आप एडब्ल्यूएस सीडीके स्टैक को निम्नानुसार चला सकते हैं:
- उस क्षेत्र में AWS CloudFormation कंसोल पर जाएं जहां संसाधनों को सत्यापित करने के लिए स्टैक तैनात किया गया है।
अब उपयोगकर्ता AWS DeepRacer के लिए SageMaker पर लॉग विश्लेषण और गहन RL मॉडल प्रशिक्षण के साथ काम करने के लिए उन सेवाओं का उपयोग करना शुरू कर सकते हैं।
मॉड्यूल परीक्षण
स्टैक को परिनियोजित करने से पहले आप यह सत्यापित करने के लिए कुछ इकाई परीक्षण भी चला सकते हैं कि आपने गलती से कोई आवश्यक संसाधन नहीं निकाले हैं। यूनिट परीक्षण में स्थित हैं DeepRacer/test/deep_racer.test.ts
और निम्नलिखित कोड के साथ चलाया जा सकता है:
सीडीके-डिया का उपयोग करके आरेख उत्पन्न करें
आरेख बनाने के लिए, निम्न चरणों को पूरा करें:
- स्थापित करें
graphviz
अपने ऑपरेटिंग सिस्टम टूल्स का उपयोग करना:
यह cdk-dia एप्लिकेशन इंस्टॉल करता है।
- अब निम्न कोड चलाएँ:
आपके AWS CDK स्टैक का चित्रमय प्रतिनिधित्व .png प्रारूप में संग्रहीत किया जाएगा।
पिछले चरणों को चलाने के बाद, आपको स्थिति के साथ नोटबुक इंस्टेंस की निर्माण प्रक्रिया देखने में सक्षम होना चाहिए अपूर्ण. जब नोटबुक इंस्टेंस की स्थिति है सेवा में (जैसा कि निम्न स्क्रीनशॉट में दिखाया गया है), आप अगले चरणों के साथ आगे बढ़ सकते हैं।
- चुनें ज्यूपिटर खोलें लॉग विश्लेषण करने के लिए पायथन स्क्रिप्ट चलाना शुरू करने के लिए।
AWS DeepRacer और संबद्ध विज़ुअलाइज़ेशन का उपयोग करके लॉग विश्लेषण पर अतिरिक्त विवरण के लिए देखें प्रयोगों को चलाने और AWS DeepRacer F1 ProAm रेस जीतने के लिए लॉग विश्लेषण का उपयोग करना.
क्लीन अप
चल रहे शुल्कों से बचने के लिए, निम्न चरणों को पूरा करें:
- AWS CDK द्वारा बनाए गए संसाधनों को हटाने के लिए cdk नष्ट करें का उपयोग करें।
- AWS CloudFormation कंसोल पर, CloudFormation स्टैक को हटाएं।
निष्कर्ष
AWS डीप रेसर इवेंट रुचि बढ़ाने और संगठन के सभी स्तंभों और स्तरों पर एमएल ज्ञान बढ़ाने का एक शानदार तरीका है। इस पोस्ट में, हमने साझा किया है कि कैसे आप गतिशील AWS DeepRacer वातावरण को कॉन्फ़िगर कर सकते हैं और AWS प्लेटफ़ॉर्म पर उपयोगकर्ताओं की यात्रा को गति देने के लिए चुनिंदा सेवाएँ सेट कर सकते हैं। हमने चर्चा की कि Amazon SageMaker Notebook Instance, IAM भूमिकाएँ, SageMaker नोटबुक जीवनचक्र विन्यास सर्वोत्तम प्रथाओं, एक VPC, और सेवाओं को कैसे बनाया जाए। अमेज़ॅन इलास्टिक कम्प्यूट क्लाउड (Amazon EC2) उदाहरण AWS CDK का उपयोग करके संदर्भ की पहचान करने और AWS DeepRacer का उपयोग करने वाले विभिन्न उपयोगकर्ताओं के लिए स्केलिंग पर आधारित है।
सीडीके पर्यावरण को कॉन्फ़िगर करें और मॉड्यूल चलाने में दक्षता लाने के लिए उन्नत लॉग विश्लेषण नोटबुक चलाएं। रेसर्स को कम समय में बेहतर परिणाम प्राप्त करने और इनाम कार्यों और कार्रवाई में विस्तृत अंतर्दृष्टि प्राप्त करने में सहायता करें।
संदर्भ
अधिक जानकारी निम्नलिखित संसाधनों पर उपलब्ध है:
- AWS CDK का उपयोग करके Amazon SageMaker Studio सेटअप को स्वचालित करें
- एडब्ल्यूएस सैजमेकर सीडीके एपीआई संदर्भ
लेखक के बारे में
ज़ेडेंको एस्तोक एक्सेंचर में क्लाउड आर्किटेक्ट और DevOps इंजीनियर के रूप में काम करता है। वह AABG के साथ अभिनव क्लाउड समाधानों को विकसित करने और कार्यान्वित करने के लिए काम करता है, और कोड और क्लाउड सुरक्षा के रूप में बुनियादी ढांचे में विशेषज्ञता रखता है। Zdenko को बाइक से कार्यालय जाना पसंद है और प्रकृति में सुखद सैर का आनंद लेते हैं।
सेलिमकैन "कैन" सकारो एक्सेंचर में एक क्लाउड फर्स्ट डेवलपर और सॉल्यूशन आर्किटेक्ट है, जो आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस पर फोकस करता है और मॉडलों को एक साथ देखने का जुनून रखता है।
शिखर क्वात्र Amazon Web Services में एक AI/ML विशेषज्ञ समाधान वास्तुकार है, जो एक प्रमुख ग्लोबल सिस्टम इंटीग्रेटर के साथ काम कर रहा है। शिखर संगठन के लिए लागत-कुशल, स्केलेबल क्लाउड वातावरण बनाने, बनाने और बनाए रखने में सहायता करता है, और AWS पर रणनीतिक उद्योग समाधान बनाने में GSI भागीदार का समर्थन करता है। शिखर को अपने खाली समय में गिटार बजाना, संगीत रचना करना और माइंडफुलनेस का अभ्यास करना पसंद है।
- एसईओ संचालित सामग्री और पीआर वितरण। आज ही प्रवर्धित हो जाओ।
- प्लेटोब्लॉकचैन। Web3 मेटावर्स इंटेलिजेंस। ज्ञान प्रवर्धित। यहां पहुंचें।
- स्रोत: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/configure-an-aws-deepracer-environment-for-training-and-log-analysis-using-the-aws-cdk/
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