aws-sagemaker-stylegan2-ada 在Amazon SageMaker上部署StyleGAN。 作为该项目的云架构师，我将在Amazon SageMaker上部署刚研究过的机器学习算法。在这个项目中，我与湾区的创意黑客和计算机图形学研究人员I. Yosun Chang合作，截止日期为ACM SIGGRAPH争取到研究出版物。 部分1. Amazon SageMaker是一项Amazon Web Services（AWS）服务，它允许在AWS Cloud上部署可扩展的机器学习模型。 SageMaker是一项可以单独称为平台的服务，您可以在SageMaker Studio上编写机器学习代码，启动和使用SageMaker实例进行培训，并使用SageMaker Endpoints进行部署。 SageMaker提供了预构建的机器学习算法。 AWS的软件工程师致力于优化这些功能

SageMaker培训工具包 使用Amazon SageMaker在Docker容器中训练机器学习模型。 :books: 背景 是一项针对数据科学和机器学习（ML）工作流程的完全托管服务。 您可以使用Amazon SageMaker简化构建，训练和部署ML模型的过程。 要训​​练模型，可以将训练脚本和依赖项在运行训练代码的中。 容器提供有效隔离的环境，确保一致的运行时和可靠的培训过程。 SageMaker Training Toolkit可以轻松添加到任何Docker容器中，使其与SageMaker兼容以进行。 如果您使用，则该库可能已包含在内。 有关更多信息，请参阅《 Amazon SageMaker开发人员指南》中有关。 :hammer_and_wrench_selector: 安装 要将此库安装在Docker映像中，请将以下行添加到： RUN pip3 install sagemaker-training :laptop_computer: 用法 以下是简要的操作指南。 有关使用SageMaker培训工具包构建的自定义培训容器的完整工作示例，请参阅。 创建Dock

Amazon SageMaker 自定义训练容器 此文件夹包含与 Amazon SageMaker 兼容的训练容器的骨架实现。 这些示例的目的是解释如何构建用于训练的自定义容器，相关重点是 Amazon SageMaker Training Toolkit，该工具包可促进 SageMaker 训练容器的开发，并支持从 Amazon S3 动态加载用户脚本，从而将执行环境（Docker 容器）与正在执行的脚本分开。 有关其他信息，请参阅： : 。 出于目的，在此上下文中没有应用特定的 ML 科学，并且代码正在模拟训练虚拟模型。 每个示例的结构如下： example └───docker # Dockerfile and dependencies └───notebook # Notebook with detailed walkthrough └───script

欺诈识别 使用Amazon Sagemaker API检测银行的欺诈交易 模型 线性学习者 平台 亚马逊圣人

使用Amazon SageMaker微调和部署ProtBert模型进行蛋白质分类 内容 动机 蛋白质是控制生物体的关键基本大分子。 蛋白质定位的研究对于理解蛋白质的功能很重要，对药物设计和其他应用具有重要意义。 它在表征假设的和新发现的蛋白质的细胞功能中也起着重要的作用[1]。 有几项研究工作旨在通过使用高通量方法来定位整个蛋白质组[2-4]。 这些大型数据集提供了有关蛋白质功能以及更普遍的全球细胞过程的重要信息。 但是，它们目前不能达到100％的蛋白质组覆盖率，并且在某些情况下使用的方法可能导致蛋白质子集的错误定位[5,6]。 因此，必须有补充方法来解决这些问题。 在本笔记本中，我们将利用自然语言处理（NLP）技术进行蛋白质序列分类。 想法是将蛋白质序列解释为句子，并将其组成部分-氨基酸-解释为单个单词[7]。 更具体地说，我们将从Hugging Face库中微调Pytorch Pro

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