अमेज़ॅन सैजमेकर स्टूडियो आंशिक रूप से आधारित मशीन लर्निंग (एमएल) के लिए पूरी तरह से एकीकृत विकास पर्यावरण (आईडीई) है ज्यूपिटर लैब 3. स्टूडियो डेटा तैयार करने और एमएल मॉडल बनाने, प्रशिक्षित करने और तैनात करने के लिए आवश्यक एमएल विकास कार्यों को अंतःक्रियात्मक रूप से करने के लिए एक वेब-आधारित इंटरफ़ेस प्रदान करता है। स्टूडियो में, आप डेटा लोड कर सकते हैं, एमएल मॉडल समायोजित कर सकते हैं, प्रयोगों को समायोजित करने के लिए चरणों के बीच में जा सकते हैं, परिणामों की तुलना कर सकते हैं और अनुमान के लिए एमएल मॉडल को तैनात कर सकते हैं।
RSI AWS क्लाउड डेवलपमेंट किट (AWS CDK) बनाने के लिए एक ओपन-सोर्स सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट फ्रेमवर्क है एडब्ल्यूएस CloudFormation ढेर स्वचालित के माध्यम से क्लाउडफ़ॉर्मेशन टेम्प्लेट पीढ़ी। स्टैक AWS संसाधनों का एक संग्रह है, जिसे प्रोग्रामेटिक रूप से अपडेट, स्थानांतरित या हटाया जा सकता है। एडब्ल्यूएस सीडीके constructs AWS CDK अनुप्रयोगों के निर्माण खंड हैं, जो क्लाउड आर्किटेक्चर को परिभाषित करने के लिए ब्लूप्रिंट का प्रतिनिधित्व करते हैं।
एडब्ल्यूएस सीडीके के साथ स्टूडियो की स्थापना एक सुव्यवस्थित प्रक्रिया बन गई है। एडब्ल्यूएस सीडीके आपको कोड (आईएसी) के रूप में आधारभूत संरचना का उपयोग करके स्टूडियो को परिभाषित करने और तैनात करने के लिए मूल संरचनाओं का उपयोग करने की अनुमति देता है, जिसमें शामिल हैं AWS पहचान और अभिगम प्रबंधन (एडब्ल्यूएस आईएएम) अनुमतियां और वांछित क्लाउड संसाधन विन्यास, सभी एक ही स्थान पर। इस विकास दृष्टिकोण का उपयोग अन्य सामान्य सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग सर्वोत्तम प्रथाओं जैसे स्वचालित कोड परिनियोजन, परीक्षण और के संयोजन में किया जा सकता है सीआई / सीडी पाइपलाइन. AWS CDK स्वचालन के माध्यम से मानवीय त्रुटि के लिए सतह क्षेत्र को सिकोड़ते हुए विशिष्ट अवसंरचना परिनियोजन कार्यों को करने के लिए आवश्यक समय को कम करता है।
यह पोस्ट एमएल मॉडल के विकास को मानकीकृत करने और साथी एमएल इंजीनियरों और एमएल वैज्ञानिकों के साथ सहयोग करने के लिए स्टूडियो की स्थापना और तैनाती के साथ आरंभ करने के चरणों के माध्यम से आपका मार्गदर्शन करती है। पोस्ट के सभी उदाहरण पायथन प्रोग्रामिंग भाषा में लिखे गए हैं। हालाँकि, AWS CDK कई के लिए अंतर्निहित समर्थन प्रदान करता है अन्य प्रोग्रामिंग भाषाएँ जावास्क्रिप्ट, जावा और सी # की तरह।
.. पूर्वापेक्षाएँ
आरंभ करने के लिए, निम्नलिखित पूर्वापेक्षाएँ लागू होती हैं:
GitHub रिपॉजिटरी को क्लोन करें
पहले, चलो क्लोन la गिटहब भंडार.
जब रिपॉजिटरी को सफलतापूर्वक खींच लिया जाता है, तो आप निम्नलिखित संसाधनों वाली सीडीके निर्देशिका का निरीक्षण कर सकते हैं:
- CDK - मुख्य सीडीके संसाधन शामिल हैं
- ऐप.पी.ई – जहाँ AWS CDK स्टैक को परिभाषित किया गया है
- सीडीके.जेसन - मेटाडेटा, और फीचर झंडे शामिल हैं
एडब्ल्यूएस सीडीके स्क्रिप्ट
जिन दो मुख्य फाइलों को हम देखना चाहते हैं cdk
उपनिर्देशिका हैं sagemaker_studio_construct.py
और sagemaker_studio_stack.py
. आइए प्रत्येक फ़ाइल को अधिक विस्तार से देखें।
स्टूडियो निर्माण फ़ाइल
स्टूडियो निर्माण में परिभाषित किया गया है sagemaker_studio_construct.py
फ़ाइल.
स्टूडियो निर्माण में लेता है वर्चुअल प्राइवेट क्लाउड (वीपीसी), सूचीबद्ध उपयोगकर्ता, AWS क्षेत्र और पैरामीटर के रूप में अंतर्निहित डिफ़ॉल्ट उदाहरण प्रकार। यह AWS CDK निर्माण निम्नलिखित कार्य करता है:
- स्टूडियो डोमेन बनाता है (
SageMakerStudioDomain
) - IAM भूमिका सेट करता है
sagemaker_studio_execution_role
साथ मेंAmazonSageMakerFullAccess
संसाधन बनाने के लिए आवश्यक अनुमतियाँ। बेहतर सुरक्षा के लिए कम से कम विशेषाधिकार सिद्धांत का पालन करने के लिए अनुमतियों को और कम करने की आवश्यकता है। - ज्यूपिटर सर्वर ऐप सेटिंग सेट करता है - लेता है
JUPYTER_SERVER_APP_IMAGE_NAME
, उपयोग की जाने वाली ज्यूपिटर-सर्वर -3 कंटेनर छवि को परिभाषित करना। - कर्नेल गेटवे ऐप सेटिंग सेट करता है - लेता है
KERNEL_GATEWAY_APP_IMAGE_NAME
, उपयोग की जाने वाली डेटासाइंस-2.0 कंटेनर छवि को परिभाषित करना। - प्रत्येक सूचीबद्ध उपयोगकर्ता के लिए एक उपयोगकर्ता प्रोफ़ाइल बनाता है
निम्नलिखित कोड स्निपेट AWS CDK में परिभाषित प्रासंगिक स्टूडियो डोमेन AWS CloudFormation संसाधनों को दिखाता है:
निम्न कोड स्निपेट AWS CloudFormation संसाधनों से बनाए गए उपयोगकर्ता प्रोफ़ाइल दिखाता है:
स्टूडियो स्टैक फ़ाइल
निर्माण परिभाषित होने के बाद, आप इसे कक्षा का एक उदाहरण बनाकर और ढेर के अंदर आवश्यक तर्कों को पारित करके जोड़ सकते हैं। स्टैक एक सुसंगत परिनियोजन के भाग के रूप में AWS CloudFormation संसाधन बनाता है। इसका अर्थ है कि यदि कम से कम एक क्लाउड संसाधन बनने में विफल रहता है, तो क्लाउडफ़ॉर्मेशन स्टैक किए गए किसी भी परिवर्तन को वापस ले लेता है। स्टूडियो निर्माण का निम्न कोड स्निपेट स्टूडियो स्टैक के अंदर तत्काल होता है:
एडब्ल्यूएस सीडीके ढेर तैनात करें
अपने AWS CDK स्टैक को तैनात करने के लिए, अपनी टर्मिनल विंडो में प्रोजेक्ट की रूट डायरेक्टरी से निम्नलिखित कमांड चलाएँ:
aws configure
pip3 install -r requirements.txt
cdk bootstrap --app "python3 -m cdk.app"
cdk deploy --app "python3 -m cdk.app"
AWS CDK द्वारा आपके AWS खाते में बनाए गए संसाधनों की समीक्षा करें और स्टैक को परिनियोजित करने के लिए संकेत दिए जाने पर हाँ चुनें। अपनी स्टैक परिनियोजन समाप्त होने तक प्रतीक्षा करें। इसमें आमतौर पर 5 मिनट से कम समय लगता है; हालाँकि, अधिक संसाधन जोड़ने से परिनियोजन समय बढ़ जाएगा। आप पर तैनाती की स्थिति भी देख सकते हैं AWS CloudFormation कंसोल.
जब स्टैक सफलतापूर्वक तैनात हो जाए, तो स्टूडियो कंट्रोल पैनल पर जाकर इसकी जानकारी की जाँच करें। आपको अपने द्वारा बनाई गई SageMaker Studio उपयोगकर्ता प्रोफ़ाइल देखनी चाहिए।
यदि आप स्टैक को फिर से तैनात करते हैं तो यह परिवर्तनों की जांच करेगा, केवल आवश्यक क्लाउड संसाधन अपडेट निष्पादित करेगा। उदाहरण के लिए, इसका उपयोग उपयोगकर्ताओं को जोड़ने या अनुमतियों को बदलने के लिए किया जा सकता है उन उपयोगकर्ताओं को सभी परिभाषित क्लाउड संसाधनों को फिर से बनाने की आवश्यकता नहीं है.
साफ - सफाई
स्टैक को हटाने के लिए, निम्न चरणों को पूरा करें:
- AWS CloudFormation कंसोल पर, चुनें ढेर नेविगेशन फलक में
- वह स्टैक खोलें जिसे आप हटाना चाहते हैं।
- स्टैक विवरण फलक में, चुनें मिटाना.
- चुनें स्टैक हटाएं जब नौबत आई।
एडब्ल्यूएस क्लाउडफॉर्मेशन स्टैक तैनात किए जाने पर बनाए गए संसाधनों को हटा देगा। निर्मित संसाधनों की मात्रा के आधार पर इसमें कुछ समय लग सकता है।
यदि आपको इन सफाई चरणों के दौरान कोई समस्या आती है, तो आपको इसकी आवश्यकता हो सकती है स्टूडियो डोमेन को मैन्युअल रूप से हटाएं पहले इस खंड में चरणों को दोहराने से पहले।
निष्कर्ष
इस पोस्ट में, हमने दिखाया कि स्टूडियो परिनियोजन के लिए आसानी से पुन: प्रयोज्य टेम्पलेट बनाने के लिए AWS क्लाउड-नेटिव IaC संसाधनों का उपयोग कैसे करें। SageMaker Studio पूरी तरह से एकीकृत वेब-आधारित IDE है जो JupyterLab3 पर आधारित एमएल विकास कार्यों के लिए एक दृश्य इंटरफ़ेस प्रदान करता है। AWS CDK स्टैक के साथ, हम क्लाउड घटकों के निर्माण के लिए निर्माणों को परिभाषित करने में सक्षम थे जिन्हें अंतर्निहित क्लाउडफॉर्मेशन स्टैक में परिवर्तन करके आसानी से संशोधित, संपादित या हटाया जा सकता है।
अमेज़न स्टूडियो के बारे में अधिक जानकारी के लिए देखें अमेज़ॅन सैजमेकर स्टूडियो.
लेखक के बारे में
कोरी हेयरस्टन Amazon ML Solutions Lab में सॉफ़्टवेयर इंजीनियर हैं। वह नई तकनीकों को सीखने और पुन: प्रयोज्य सॉफ़्टवेयर समाधान बनाने के लिए उस जानकारी का लाभ उठाने के बारे में उत्साही है। वह एक उत्साही पावर-लिफ्टर है और अपना खाली समय डिजिटल कला बनाने में व्यतीत करता है।
मार्सेलो एबरले AWS AI संगठन में एक एमएल इंजीनियर है। वह Amazon ML Solutions Lab में MLOps के प्रयासों का नेतृत्व कर रहे हैं, जिससे ग्राहकों को स्केलेबल ML सिस्टम को डिज़ाइन और लागू करने में मदद मिल रही है। उनका मिशन ग्राहकों को उनकी उद्यम एमएल यात्रा पर मार्गदर्शन करना और उत्पादन के लिए उनके एमएल पथ को तेज करना है।
यश शाह में साइंस मैनेजर हैं अमेज़न एमएल सॉल्यूशंस लैब. वह और अनुप्रयुक्त वैज्ञानिकों और मशीन लर्निंग इंजीनियरों की उनकी टीम स्वास्थ्य सेवा, खेल, मोटर वाहन और विनिर्माण से मशीन सीखने के उपयोग के मामलों की एक श्रृंखला पर काम करती है।
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- स्रोत: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/set-up-amazon-sagemaker-studio-with-jupyter-lab-3-using-the-aws-cdk/
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