23.2 Amazon SageMaker naudojimas

Giliojo mokymosi taikymams gali prireikti tiek skaičiavimo išteklių, kad jų lengvai nepakanka vietiniam kompiuteriui. Debesijos skaičiavimo paslaugos leidžia lengviau vykdyti daug GPU išteklių reikalaujantį šios knygos kodą naudojant galingesnius kompiuterius. Šiame skyriuje aprašysime, kaip naudoti Amazon SageMaker šios knygos kodui vykdyti.

23.2.1 Registracija

Pirmiausia turime susikurti paskyrą adresu https://aws.amazon.com/. Saugumo sumetimais rekomenduojama naudoti dviejų veiksnių tapatybės patvirtinimą. Taip pat verta nustatyti išsamius sąskaitų ir išlaidų įspėjimus, kad išvengtumėte netikėtumų, pavyzdžiui, pamiršę sustabdyti veikiančius egzempliorius. Prisijungę prie AWS paskyros, atidarykite savo konsolę ir ieškokite „Amazon SageMaker“ (žr. 23.2.1 pav.), tada spustelėkite, kad atvertumėte SageMaker skydelį.

**23.2.1 pav.** SageMaker skydelio paieška ir atidarymas.

23.2.2 SageMaker egzemplioriaus kūrimas

Toliau sukurkime užrašų knygučių egzempliorių, kaip aprašyta 23.2.2 pav..

SageMaker siūlo kelis egzempliorių tipus su skirtinga skaičiavimo galia ir kainomis. Kurdami užrašų knygučių egzempliorių, galime nurodyti jo pavadinimą ir tipą. 23.2.3 pav. pasirenkame ml.p3.2xlarge: su vienu Tesla V100 GPU ir 8 branduolių CPU šio egzemplioriaus galios pakanka daugumai knygos skyrių.

**23.2.3 pav.** Egzemplioriaus tipo pasirinkimas.

Visa knyga ipynb formatu, skirta vykdyti su SageMaker, pasiekiama adresu https://github.com/d2l-ai/d2l-en-sagemaker. Galime nurodyti šios GitHub saugyklos URL (23.2.4 pav.), kad SageMaker ją nukopijuotų kurdama egzempliorių.

Visa knyga ipynb formatu, skirta vykdyti su SageMaker, pasiekiama adresu https://github.com/d2l-ai/d2l-pytorch-sagemaker. Galime nurodyti šios GitHub saugyklos URL (23.2.4 pav.), kad SageMaker ją nukopijuotų kurdama egzempliorių.

Visa knyga ipynb formatu, skirta vykdyti su SageMaker, pasiekiama adresu https://github.com/d2l-ai/d2l-tensorflow-sagemaker. Galime nurodyti šios GitHub saugyklos URL (23.2.4 pav.), kad SageMaker ją nukopijuotų kurdama egzempliorių.

**23.2.4 pav.** GitHub saugyklos nurodymas.

23.2.3 Egzemplioriaus paleidimas ir sustabdymas

Egzemplioriaus sukūrimas gali užtrukti kelias minutes. Kai jis bus paruoštas, spustelėkite šalia esančią nuorodą „Open Jupyter“ (23.2.5 pav.), kad galėtumėte redaguoti ir vykdyti visas šios knygos Jupyter užrašų knygutes šiame egzemplioriuje (panašiai kaip 23.1 skyrelis).

**23.2.5 pav.** Jupyter atidarymas sukurtame SageMaker egzemplioriuje.

Baigę darbą, nepamirškite sustabdyti egzemplioriaus, kad už jį nebūtų toliau skaičiuojama (23.2.6 pav.).

**23.2.6 pav.** SageMaker egzemplioriaus sustabdymas.

23.2.4 Užrašų knygučių atnaujinimas

Šios atvirojo kodo knygos užrašų knygutės reguliariai atnaujinamos GitHub saugykloje d2l-ai/d2l-en-sagemaker. Norėdami atnaujinti iki naujausios versijos, galite atverti SageMaker egzemplioriaus terminalą (23.2.7 pav.).

Šios atvirojo kodo knygos užrašų knygutės reguliariai atnaujinamos GitHub saugykloje d2l-ai/d2l-pytorch-sagemaker. Norėdami atnaujinti iki naujausios versijos, galite atverti SageMaker egzemplioriaus terminalą (23.2.7 pav.).

Šios atvirojo kodo knygos užrašų knygutės reguliariai atnaujinamos GitHub saugykloje d2l-ai/d2l-tensorflow-sagemaker. Norėdami atnaujinti iki naujausios versijos, galite atverti SageMaker egzemplioriaus terminalą (23.2.7 pav.).

**23.2.7 pav.** SageMaker egzemplioriaus terminalo atidarymas.

Prieš atsisiųsdami atnaujinimus iš nuotolinės saugyklos, galite įkomituoti vietinius pakeitimus. Kitu atveju tiesiog atmeskite visus vietinius pakeitimus šiomis terminalo komandomis:

cd SageMaker/d2l-en-sagemaker/
git reset --hard
git pull

cd SageMaker/d2l-pytorch-sagemaker/
git reset --hard
git pull

cd SageMaker/d2l-tensorflow-sagemaker/
git reset --hard
git pull

23.2.5 Santrauka

Naudodami Amazon SageMaker, galime sukurti užrašų knygučių egzempliorių šios knygos daug GPU išteklių reikalaujančiam kodui vykdyti.
Užrašų knygutes galime atnaujinti per Amazon SageMaker egzemplioriaus terminalą.

23.2.6 Pratimai

Redaguokite ir paleiskite bet kurį skyrių, kuriam reikia GPU, naudodami Amazon SageMaker.
Atverkite terminalą ir pasiekite vietinį katalogą, kuriame yra visos šios knygos užrašų knygutės.

Diskusijos