Visão geral do laboratório
Neste laboratório, você criará um modelo de machine learning para previsão de preços de imóveis e implantará esse modelo para inferência em tempo real. Você interagirá com o modelo por meio de um bloco de anotações do Jupyter para verificar o funcionamento dele. Em seguida, você treinará um novo modelo usando um algoritmo alternativo e implantará essa atualização por meio da implantação azul/verde. Por último, você mudará todo o tráfego do ambiente azul para o verde.
Objetivos
Depois de concluir a parte um deste laboratório, você será capaz de:
- Implantar um modelo de machine learning usando o Amazon SageMaker
- Atualizar um modelo para usar um algoritmo diferente
- Implantar um modelo atualizado usando o método de implantação azul/verde
Pré-requisitos
Este laboratório requer:
- Acesso a um computador notebook com Wi-Fi executando o Microsoft Windows, o Mac OS X ou o Linux (Ubuntu, SuSE ou Red Hat). O ambiente de laboratório não é acessível em iPad ou tablet, mas você pode usar esses dispositivos para acessar o guia do aluno.
- Para usuários do Microsoft Windows: acesso como administrador ao computador
- Um navegador da Internet, como Chrome, Firefox ou Internet Explorer 9 (versões anteriores do Internet Explorer não são compatíveis)
Duração
O laboratório levará aproximadamente 60 minutos.
Os serviços da AWS não são usados neste laboratório
No ambiente de laboratório, os serviços da AWS que não forem usados neste laboratório serão desativados. Além disso, os recursos dos serviços usados neste laboratório são limitados ao que ele exige. Erros ocorrerão ao tentar acessar outros serviços ou executar ações além das fornecidas neste guia de laboratório.
Ambiente de laboratório
Esse ambiente de laboratório consiste na instância do bloco de anotações do Amazon Sagemaker com o bloco de anotações Jupyter e o arquivo de dados pré-carregados.
