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お試し！Amazon SageMaker（サンプルデプロイ編）- Trying Out SageMaker(Sample Model Deploy)
前回の記事(https://note.com/cute_dietes745/n/n6a67fc5ee3db)の続編です。前回の記事ではSageMaker Studioでサンプルコードを実行してモデルのトレーニングまで行いまし…
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お試し！Amazon SageMaker（サンプルデプロイ編）- Trying Out SageMaker(Sample Model Deploy)
前回の記事(https://note.com/cute_dietes745/n/n6a67fc5ee3db)の続編です。前回の記事ではSageMaker Studioでサンプルコードを実行してモデルのトレーニングまで行いました。
今回はその続きの最終回、「モデルのデプロイ～リソースのクリーンアップ」までとなります。
本記事では前回の記事のコードが実行されている環境を前提としています。
はじめに本
お試し！Amazon SageMaker（サンプル実行編）- Trying Out SageMaker(Sample Code)
前回の記事で構築したSageMaker StudioからJupyter Labを使ってみます。
とはいえ筆者には機械学習の経験がないため、とりあえずAWSのユーザーガイドのサンプルコードを実行してみる、といった内容になります。
今回は「データ準備～モデルトレーニングの実行」までとなります。
はじめに本記事では以下の開発者ガイドのサンプルコードを実行してみます。
実行するコードの内容については本記
お試し！Amazon SageMaker（準備編）- Trying Out SageMaker (Setup)
仕事で少しだけ関わる機会がありましたので、Amazon SageMakerを触ってみました。
多数の機能を備えたサービスですが、初回は準備編ということでSageMaker Studioをセットアップしてみようと思います。
Amazon SageMakerの概要Amazon SageMaker（以下、SageMaker）については公式から以下の紹介がされています。
もう少しだけ掘り下げると以下