在AWS SageMaker中,可以使用Python代码来实现训练管道模式读取随机字节数。以下是一个简单的示例代码:
import sagemaker
from sagemaker import get_execution_role
from sagemaker import RandomCutForest
# 获取SageMaker执行角色
role = get_execution_role()
# 创建SageMaker会话
sess = sagemaker.Session()
# 设置S3存储桶和前缀
bucket = 'your-bucket-name'
prefix = 'your-prefix'
# 上传训练数据到S3
data_location = sess.upload_data(path='your-data-path', bucket=bucket, key_prefix=prefix)
# 创建RandomCutForest实例
rcf = RandomCutForest(role=role,
instance_count=1,
instance_type='ml.m5.large',
num_samples_per_tree=1000,
num_trees=100)
# 定义训练数据通道
data_channels = {'train': data_location}
# 启动训练作业
rcf.fit(inputs=data_channels)
# 下载模型文件
model_path = rcf.model_data
sess.download_data(path='your-download-path', bucket=bucket, key_prefix=model_path)
在上述代码中,需要将your-bucket-name
替换为您的S3存储桶名称,your-prefix
替换为您的S3前缀,your-data-path
替换为您的训练数据路径,your-download-path
替换为您要下载模型文件的本地路径。
此示例代码使用RandomCutForest算法进行训练,并将训练数据上传到S3存储桶中。然后,创建RandomCutForest实例,并指定训练数据通道。接下来,通过调用fit()
方法启动训练作业。训练完成后,可以使用sess.download_data()
方法将模型文件下载到本地路径。