亚马逊SageMaker

这是使用Amazon SageMaker启动fast.ai课程《面向程序员的实用深度学习》第4版的快速指南。假设您已经有一个AWS账户设置。如果你不这样做 按照此处的说明进行操作 创建和激活您的AWS账户。

我们将使用 AWS 云形成 提供所有SageMaker资源,包括Notebook实例,Notebook Lifecyle配置和IAM角色。默认情况下,它将提供一个类型的SageMaker Notebook实例 ml.p2.xlarge 具有Nvidia K80 GPU和50 GB的EBS磁盘空间。

价钱

默认实例类型ml.p2.xlarge每小时$ 1.26。每小时费率取决于所选的实例类型,请参阅所有可用类型 这里。您需要明确要求增加服务限制以使用ml.p2.xlarge或ml.p3.2xlarge实例, 这里。选择限制类型SageMaker,然后在请求中选择您要工作的区域SageMaker Notebooks&您计划使用的实例类型。选择一个新的极限值1,添加描述并在页面右下方提交。必须停止实例以结束计费。

极限增加

设定

创建SageMaker Notebook实例

  1. 我们将创建一个 SageMaker笔记本实例 通过以下方式向我们提供Jupyter笔记本来运行课程练习 AWS 云形成。要启动CloudFormation堆栈,请单击“启动堆栈”链接,找到下表中您所居住的最近区域。

    地区 名称 启动链接
    美国西部(俄勒冈州)地区 us-west-2 云形成
    美国东部(弗吉尼亚北部)地区 us-east-1 云形成
    美国东部(俄亥俄州)地区 us-east-2 云形成
    美国西部(加利福尼亚北部)地区 us-west-1 云形成
    亚太(东京)地区 ap-northeast-1 云形成
    亚太地区(首尔)地区 ap-northeast-2 云形成
    亚太(悉尼)地区 ap-southeast-2 云形成
    亚太地区(孟买) ap-south-1 云形成
    亚太地区(新加坡) ap-southeast-1 云形成
    加拿大(中部)地区 ca-central-1 云形成
    欧盟(爱尔兰)地区 eu-west-1 云形成
    欧盟(法兰克福)地区 eucentral-1 云形成
    欧盟(伦敦)地区 eu-west-2 云形成
  2. 这将打开带有模板的AWS 云形成 Web控制台,以根据以下屏幕截图创建AWS资源。查看输入参数,并接受默认值或根据需要更新它们。选择选项框 我承认AWS 云形成可能会创建IAM资源。 然后点击 创造 按钮创建堆栈。

    创建堆栈

  3. 您应该进入CloudFormation页面,该页面显示堆栈状态为CREATE_IN_PROGRESS。等待堆栈状态更改为 CREATE_COMPLETE。创建堆栈后,通过选择AWS Web控制台左上角的Services菜单项并输入文本“ Sage”,然后选择Amazon SageMaker选项(如以下屏幕截图),来打开SageMaker Web控制台。

    智者

  4. 在左侧导航栏中,选择Notebook实例。我们在这里创建,管理和访问我们的笔记本实例。您应该看到您的笔记本实例名为 Fastai-v4 根据下面的屏幕快照,status的状态为InService。

    openjupyter

    第一次创建笔记本实例时,它将安装该课程的fastai库和依赖项,大约需要10分钟。

使用Fastai课程资料

单击“打开Jupyter”链接后,您将被重定向到Jupyter笔记本Web界面,其中已经安装了fastai课程的笔记本。

课程笔记本

第一次打开任何笔记本时,都会要求您选择Jupyter内核。在下拉菜单中选择名为fastai的内核,如下面的屏幕快照,然后单击Set Kernel按钮。

selectfastaikernel

如果您没有看到fastai选项,则说明库和依赖项尚未完成安装。等待最多10分钟以完成此操作,刷新页面并尝试选择fastai内核。

关闭您的实例

  • 完成后,关闭笔记本标签,然后 记得点击停止! 如果您不这样做,将一直保持收费状态,直到您点击 按钮。

    停

回去工作

当您想返回笔记本练习时,只需选择您的笔记本实例,就可以选择“开始”操作,等待几分钟,然后从上次中断的地方接起。由于fastai库已经安装并且笔记本将被保存,因此设置时间将更少。

更多帮助

对于与课程内容有关的问题,我们建议在 fast.ai论坛.