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在AWS中,sagemaker 服务是进行机器学习的完全托管服务,大大的简化了模型的构建,训练,部署以及监控等,下面的例子是通过sagemaker的jupyter notebook进行模型创建,训练,部署以及配置数据漂移监控的大致步骤: 1. 数据准备与上传 数据集准备:要确保基准数据集和训练数据集的格式正确,且数据已经完成了必要的预处理,如缺失值处理、编码转换等。 上传到 S3:利用 SageMaker ...方法删除监控调度,释放相关资源。

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0000057OPS学习相关Generalpublic2025-02-18 16:10
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