Configure o modelo pré-treinado do AWS SageMaker
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Warren Marusiak
Evangelista tecnológico sênior
Para demonstrar como desenvolver, implementar e gerenciar aplicativos usando o Jira Software e várias ferramentas conectadas, nossa equipe criou o ImageLabeller, um aplicativo de demonstração simples gerado na AWS que usa aprendizado de máquina para aplicar etiquetas às imagens.
Esta página aborda como configurar um modelo predefinido do AWS SageMaker, um pré-requisito para que o ImageLabeller processe imagens com êxito. Antes de começar, recomendamos a leitura da página da arquitetura do ImageLabeller para contextualizar.
Entre no AWS Console e navegue até o Amazon SageMaker.
Acesse o Amazon SageMaker Studio.
Escolha Início rápido > Função de execução > Criar uma função do IAM.
Clique em Criar função. Em seguida, clique em Enviar.
A configuração do SageMaker vai demorar um pouco. Quando estiver pronto, clique em Abrir Studio.
Clique em Ir para o SageMake JumpStart.
Localize e clique em Inception V3.
Altere o Tipo de Máquina para ml.m5.large, altere o Nome do Endpoint para algo mais legível, como “image-labeller-endpoint” e clique em Implementar.
O AWS SageMaker vai começar a implementar o modelo.
Clique em Abrir Notebook quando a implementação estiver concluída.
Execute todos os três blocos de código do notebook para verificar se as coisas estão funcionando. Anote o endpoint_name em query_endpoint. Você precisa adicionar isso e a região em que seu notebook AWS SageMaker está no InvokeLabeller AWS Lambda.
Para obter informações sobre como usar os notebooks Jupyter, leia a documentação.
Abra o arquivo src/app.py do InvokeLabeller e procure por query_endpoint. altere o endpoint_name e o region_name do cliente para que correspondam ao seu notebook AWS SageMaker.
def query_endpoint(img):
endpoint_name = 'jumpstart-dft-image-labeller-endpoint'
client = boto3.client(service_name='runtime.sagemaker', region_name='us-west-1')
response = client.invoke_endpoint(EndpointName=endpoint_name, ContentType='application/x-image', Body=img)
model_predictions = json.loads(response['Body'].read())['predictions'][0]
return model_predictionsCompartilhe este artigo
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