Sagemaker 初学者指南

Question

我已按照 Amazon 教程使用 SageMaker 并在教程中使用它创建了模型 (https://aws.amazon.com/getting-started/tutorials/build-train-deploy-machine-learning-model-sagemaker/)。

这是我第一次使用 SageMaker，所以我的问题可能很愚蠢。

您如何实际查看它创建的模型？我希望能够看到 a) 使用参数等创建的最终公式。b) 绘制因子图等。就好像我正在审查 GLM 一样。

提前致谢。

Answer 1

如果您遵循了 SageMaker 教程，那么您一定已经训练了 XGBoost 模型。 SageMaker 将模型构件放置在您拥有的存储桶中，检查 AWS SageMaker 控制台中的输出 S3 位置。

有关 XGBoost 的更多信息，您可以查看 AWS SageMaker 文档 https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/xgboost.html#xgboost-sample-notebooks and the example notebooks, e.g. https://github.com/awslabs/amazon-sagemaker-examples/blob/master/introduction_to_amazon_algorithms/xgboost_abalone/xgboost_abalone.ipynb

要使用 SageMaker 生成的 XGBoost 工件，请查看官方文档，其中包含以下代码：

# SageMaker XGBoost uses the Python pickle module to serialize/deserialize 
# the model, which can be used for saving/loading the model.
# To use a model trained with SageMaker XGBoost in open source XGBoost
# Use the following Python code:

import pickle as pkl 
model = pkl.load(open(model_file_path, 'rb'))
# prediction with test data
pred = model.predict(dtest)

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