在 AWS SageMaker 上构建自定义 ML 模型
Brewing up custom ML models on AWS SageMaker
我是 SageMaker 的新手，我尝试使用我自己的 sickit-learn 算法。为此，我使用 Docker。
我尝试执行与此 github 帐户中所述相同的任务：https://github.com/awslabs/amazon-sagemaker-examples/blob/master/advanced_functionality/scikit_bring_your_own/scikit_bring_your_own.ipynb
我的问题是我是否应该手动创建存储库 /opt/ml（我使用 windows OS）？
你能解释一下吗？
谢谢
您无需创建 /opt/ml，SageMaker 会在启动您的训练作业时为您创建。
/opt/ml 目录的内容由您传递给 CreateTrainingJob API 调用的参数决定。您链接到的 scikit 示例笔记本描述了这一点（查看 运行 your container 部分）。您可以在 SageMaker 主文档的 Create a Training Job 部分找到更多相关信息。
我是 SageMaker 的新手，我尝试使用我自己的 sickit-learn 算法。为此，我使用 Docker。 我尝试执行与此 github 帐户中所述相同的任务：https://github.com/awslabs/amazon-sagemaker-examples/blob/master/advanced_functionality/scikit_bring_your_own/scikit_bring_your_own.ipynb
我的问题是我是否应该手动创建存储库 /opt/ml（我使用 windows OS）？
你能解释一下吗？
谢谢
您无需创建 /opt/ml，SageMaker 会在启动您的训练作业时为您创建。
/opt/ml 目录的内容由您传递给 CreateTrainingJob API 调用的参数决定。您链接到的 scikit 示例笔记本描述了这一点（查看 运行 your container 部分）。您可以在 SageMaker 主文档的 Create a Training Job 部分找到更多相关信息。