我可以在没有 S3 的情况下使用 AWS Sagemaker

Question

如果我没有在 AWS 上使用笔记本，而只是使用 Sagemaker CLI 并且想要训练模型，我可以指定一个本地路径来读取和写入吗？

Answer 1

据我所知，你不能那样做。 Sagemaker 的框架和估算器 API 使 SageMaker 可以轻松地在每次迭代或迭代时将数据输入模型。从当地进食会大大减慢这个过程。这就引出了一个问题——为什么不使用 S3。又便宜又快。

Answer 2

如果您将本地模式与 SageMaker Python SDK 结合使用，则可以使用本地数据进行训练：

from sagemaker.mxnet import MXNet

mxnet_estimator = MXNet('train.py',
                        train_instance_type='local',
                        train_instance_count=1)

mxnet_estimator.fit('file:///tmp/my_training_data')

但是，这仅在您在本地而非 SageMaker 上训练模型时有效。如果您想在 SageMaker 上训练，那么是的，您确实需要使用 S3。

有关本地模式的更多信息：https://github.com/aws/sagemaker-python-sdk#local-mode

我可以在没有 S3 的情况下使用 AWS Sagemaker

Can I use AWS Sagemaker without S3

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