Čo je AWS SageMaker? Úvod do strojového učenia v cloude. Ako vytvoriť a nasadiť prvý model?

Strojové učenie (Machine Learning – ML) sa v posledných rokoch stalo neoddeliteľnou súčasťou moderných aplikácií. Mnoho firiem využíva ML na automatizáciu procesov, analýzu veľkých dát či predikcie trendov. AWS SageMaker je cloudová služba od Amazonu, ktorá umožňuje vývojárom a dátovým vedcom jednoducho vytvárať, trénovať a nasadzovať modely strojového učenia bez nutnosti spravovania vlastných serverov.

Čo je AWS SageMaker a aký má praktický význam?

AWS SageMaker je plne spravovaná služba v rámci Amazon Web Services (AWS), ktorá poskytuje nástroje na vývoj a škálovanie modelov strojového učenia.

Hlavné výhody AWS SageMaker:

Plne spravované prostredie – žiadna potreba spravovania serverov alebo infraštruktúry.
Automatizované tréningy – možnosť škálovať tréning modelov podľa potreby.
Nasadenie na produkciu – jednoduché nasadenie modelov cez API.
Integrácia s AWS ekosystémom – podpora S3, Lambda, CloudWatch a ďalších služieb.
Podpora rôznych frameworkov – TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn a ďalšie.

1. Ako funguje AWS SageMaker?

AWS SageMaker ponúka tri hlavné fázy práce s modelmi:

1.1 Príprava dát

V prvom kroku je potrebné nahrať a pripraviť dáta na trénovanie modelu. Dáta môžete uložiť do AWS S3 alebo ich spracovať priamo v SageMaker notebookoch.

1.2 Trénovanie modelu

SageMaker podporuje predpripravené algoritmy, no môžete použiť aj vlastné modely napísané v TensorFlow, PyTorch alebo iných frameworkoch.

1.3 Nasadenie modelu

Po natrénovaní je možné model jednoducho nasadiť ako REST API endpoint a použiť ho v produkčných aplikáciách.

2. Ako vytvoriť a nasadiť prvý model v AWS SageMaker?

2.1 Vytvorenie Jupyter Notebooku v SageMaker

Najjednoduchší spôsob, ako začať pracovať so SageMakerom, je použitie Jupyter Notebook v AWS konzole.

Prihláste sa do AWS SageMaker.
Vytvorte nový Notebook Instance (napr. „my-sagemaker-notebook“).
Otvorte Jupyter Notebook a pripravte dáta na trénovanie.

2.2 Trénovanie modelu

Ak chceme trénovať jednoduchý model na klasifikáciu, môžeme použiť Scikit-learn:

import boto3
import sagemaker
from sagemaker.sklearn.estimator import SKLearn

sagemaker_session = sagemaker.Session()
role = sagemaker.get_execution_role()

model = SKLearn(
    entry_point="train.py",
    framework_version="0.23-1",
    role=role,
    instance_type="ml.m5.large",
    sagemaker_session=sagemaker_session,
)

model.fit({"train": "s3://my-bucket/train-data.csv"})

2.3 Nasadenie modelu

Po úspešnom trénovaní môžeme model nasadiť ako API endpoint:

predictor = model.deploy(instance_type="ml.m5.large", initial_instance_count=1)

Teraz môžeme na tento endpoint posielať požiadavky a získavať predikcie:

response = predictor.predict([[5.1, 3.5, 1.4, 0.2]])
print(response)

3. Prečo používať AWS SageMaker?

Táto služba je ideálna pre firmy aj jednotlivcov, ktorí chcú využívať strojové učenie bez potreby spravovania vlastných serverov.

Kedy sa oplatí používať AWS SageMaker?

Ak potrebujete rýchlo nasadiť modely do cloudu.
Ak chcete využívať výhody škálovateľného strojového učenia.
Ak potrebujete spracovávať veľké objemy dát bez nutnosti vlastnej infraštruktúry.

Najčastejšie otázky

1. Je AWS SageMaker zadarmo?

AWS ponúka free tier, kde môžete využívať SageMaker s obmedzenými zdrojmi zadarmo na 2 mesiace.

2. Aké frameworky podporuje SageMaker?

Podporuje TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, XGBoost a ďalšie.

3. Môžem použiť vlastný model v SageMaker?

Áno, môžete nahrať vlastný model v Docker kontejnere a nasadiť ho ako endpoint.

4. Ako zabezpečiť model nasadený v SageMaker?

SageMaker podporuje šifrovanie údajov a integráciu s AWS IAM na správu oprávnení.

5. Je AWS SageMaker vhodný aj pre začiatočníkov?

Áno, vďaka jednoduchým workflowom je vhodný aj pre ľudí, ktorí sa učia strojové učenie.

Top 5 zaujímavých faktov o AWS SageMaker

SageMaker používa Amazon na odporúčacie systémy v e-shope.
Podporuje AutoML, čo umožňuje trénovať modely bez manuálneho nastavovania parametrov.
Modely trénované v SageMaker môžu byť priamo nasadené do AWS Lambda.
Podporuje distribuované trénovanie, vďaka čomu je ideálny pre veľké dataset-y.
Je jedným z najrýchlejšie rastúcich ML cloudových nástrojov na svete.

Chcete sa naučiť programovať?

Ak máte záujem o prezenčné alebo online školenie programovania, pozrite si našu ponuku na www.like-it.sk. Naše kurzy vedú skúsení odborníci, ktorí vás naučia programovať od základov až po pokročilé techniky.

Ako začať programovať?

Úvod do programovania pre každého bez prechádzajúcich znalostí.

Stiahnite so náš ebook teraz výnimočne zdarma!!!

STIAHNÚT TERAZ

Marián Knězek