Panoramica del laboratorio
In questo laboratorio creerai un modello di machine learning per effettuare previsioni sui prezzi delle abitazioni e distribuirai tale modello per richiedere inferenze in tempo reale. Dopo aver interagito con il modello tramite un notebook Jupyter per verificarne il funzionamento, addestrerai e distribuirai un nuovo modello utilizzando un algoritmo alternativo e distribuirai l'aggiornamento attraverso la distribuzione blu/verde. Infine, sposterai tutto il traffico dall'ambiente blu a quello verde.
Obiettivi
Dopo aver completato la prima parte di questo laboratorio, sarai in grado di:
- Addestrare un modello di machine learning con Amazon SageMaker
- Aggiornare un modello con un differente algoritmo
- Distribuire un modello aggiornato usando un metodo di distribuzione blu/verde
Prerequisiti
Per questo laboratorio è necessario:
- Accesso a un notebook con Wi-Fi e Microsoft Windows, macOS X o Linux (Ubuntu, SuSE o Red Hat). L'ambiente del laboratorio non è accessibile tramite iPad o tablet, ma si possono utilizzare questi dispositivi per accedere alla guida per i partecipanti.
- Per gli utenti di Microsoft Windows: accesso al computer come amministratore.
- Un browser Internet come Chrome, Firefox o Internet Explorer 9 (non sono supportate versioni precedenti di Internet Explorer)
Durata
Questo laboratorio dura circa 60 minuti.
Servizi AWS non utilizzati in questo laboratorio
I servizi AWS non utilizzati in questo laboratorio sono disabilitati nell'ambiente di laboratorio. Inoltre, le funzionalità dei servizi abilitati saranno limitate a quanto necessario per il laboratorio pratico. Pertanto, se proverai ad accedere ad altri servizi o a eseguire operazioni al di fuori da quelle richieste dal laboratorio, riceverai messaggi di errore.
Ambiente di laboratorio
Questo ambiente di laboratorio è costituito da istanza notebook Amazon Sagemaker con notebook Jupyter precaricato e file di dati.
