AWSSageMaker是AmazonWebServices(AWS)提供的一项完全托管服务，允许开发人员和数据科学家大规模构建、训练和部署机器学习模型。它旨在使机器学习过程对于广泛的用户来说更容易访问和扩展。

最近推出的开源人工智能模型(例如Meta的Llama2)已成为黄金标准，彻底改变了我们与机器交互的方式。虽然它们的应用程序非常广泛，但部署如此复杂的模型可能令人畏惧。这就是AWSSageMaker发挥作用的地方，它提供了一个无缝的部署平台。如果您好奇如何开始，那么您来对地方了。让我们揭开使用深度学习容器(DLC)在SageMaker上部署Llama2背后的魔力。

Llama2是Meta发布的一系列最先进的开放访问大型语言模型。Llama2正在以非常宽松的社区许可证发布，并且可用于商业用途。代码、预训练模型和微调模型现在可从HuggingFace等网站获取

什么是深度学习容器?

性能优化：DLC预先打包了深度学习框架，确保最佳的运行时性能。

灵活性：它们适应各种深度学习任务，无论是训练还是推理。

兼容性：它们还针对AWS基础设施量身定制，让您的部署之旅顺利进行。

您会很高兴知道AWS为Llama2等流行模型提供了预构建的DLC映像，使部署过程变得更加容易。请观看正在创建的一系列视频的第一部分，这些视频将指导您使用AIAnytime精心创建的深度学习容器在AWSSageMaker上实施Llama2。

我们旅程的起点是访问预构建的DLC映像。AWS提供了这些图像的综合库。要查找Llama2的图像：

导航到AWSDLC存储库。

使用搜索功能并输入“Llama2”。

找到后，记下图像URL。我们很快就会使用它。

2.设置AWSSageMaker

在深入研究SageMaker配置之前，请确保您拥有AWS账户。如果没有，只需注册并继续。

SageMaker笔记本实例：

打开SageMaker控制台。

选择“笔记本实例”并单击“创建笔记本实例”。

填写详细信息，确保实例类型适合您的需求。

在权限下，选择具有SageMaker权限的IAM角色。

一旦您的笔记本实例处于活动状态，就可以开始进行一些配置了!

3.为Llama2部署配置SageMaker

这部分是真正的魔法发生的地方。留在我身边;它比听起来简单!

SageMaker端点：

在您的SageMaker笔记本中，导入SageMakerPythonSDK。该SDK是Llama2模型和SageMaker之间的桥梁。

使用该Estimator功能，输入您之前记下的DLC图像URL。

设置估计器后，使用该deploy方法部署它。

4.做出预测

一旦部署，做出预测就变得轻而易举。只需将您的输入数据提供给predictor对象即可见证AI魔法。瞧!您现在已使用DLC在SageMaker上成功部署Llama2。以下是AWSSageMaker的一些主要功能和方面：

AWSSageMaker功能

集成Jupyter笔记本：SageMaker提供内置Jupyter笔记本，让用户可以在SageMaker环境中探索数据集并构建模型。

灵活的训练选项：用户可以使用SageMaker提供的预构建算法来训练模型，也可以使用自己的自定义算法。该平台可扩展以处理大型数据集和计算需求，自动管理底层基础设施。

一键部署：模型训练完成后，只需单击一下即可将其部署在SageMaker中进行实时预测。SageMaker管理部署的各个方面，从自动扩展到A/B测试。

自动模型调优：SageMakerAutopilot和超参数调优可自动优化模型参数，以提高预测的准确性。

预构建的深度学习框架：SageMaker为TensorFlow、PyTorch和MXNet等流行的深度学习框架提供预构建的容器，使开发人员可以更轻松地开始使用，而无需管理依赖项。

内置算法：AWSSageMaker提供了多种针对特定任务(如分类、回归、集群等)进行优化的开箱即用算法。

安全性：SageMaker与AWSIdentityandAccessManagement(IAM)集成，以确保您的数据和模型的安全。此外，用于训练和预测的数据可以在传输和静态时进行加密。

监控和调试：SageMaker提供SageMakerDebugger和SageMakerModelMonitor等工具，允许用户监控已部署模型的运行状况并在训练期间调试问题。

GroundTruth：通过集成人类标记者和主动学习来促进数据标记过程的功能。

与其他AWS服务集成：SageMaker与S3(用于数据存储)、Lambda(用于事件驱动计算)等其他AWS服务无缝集成，允许用户构建全面的机器学习管道。

从本质上讲，AWSSageMaker是一项综合服务，提供工具和功能来促进整个机器学习生命周期，从数据探索和预处理到训练、调整、部署和监控机器学习模型。

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