如何在不使用 jupyter notebook 实例（无服务器）的情况下在 Sagemaker 上以脚本模式训练和部署模型？
How to train and deploy model in script mode on Sagemaker without using jupyter notebook instance (serverless)?
我一直在使用 jupyter notebook 实例启动训练作业（在单独的实例上）并部署端点（在另一个实例上）。我正在为此使用 sagemaker tensorflow API，如下所示：
# create Tensorflow object and provide and entry point script
tf_estimator = TensorFlow(entry_point='tf-train.py', role='SageMakerRole',
train_instance_count=1, train_instance_type='ml.p2.xlarge',
framework_version='1.12', py_version='py3')
# train model on data on s3 and save model artifacts to s3
tf_estimator.fit('s3://bucket/path/to/training/data')
# deploy model on another instance using checkpoints saved on S3
predictor = estimator.deploy(initial_instance_count=1,
instance_type='ml.c5.xlarge',
endpoint_type='tensorflow-serving')
我一直在通过 jupyter notebook 实例执行所有这些步骤。我可以使用哪些 AWS 服务来摆脱对 jupyter notebook 实例的依赖，并以无服务器方式自动执行这些训练和部署模型的任务？
我推荐AWS Step Functions。由于它与 CloudWatch 事件规则集成，因此一直使用它来安排 SageMaker Batch Transform 和预处理作业。它还可以训练模型，执行 hpo 调优，并与 lambda 集成。有一个 SageMaker/Step Functions SDK，您可以通过创建状态机直接使用 Step Functions。一些示例和文档：
https://docs.aws.amazon.com/step-functions/latest/dg/connect-sagemaker.html
我一直在使用 jupyter notebook 实例启动训练作业（在单独的实例上）并部署端点（在另一个实例上）。我正在为此使用 sagemaker tensorflow API，如下所示：
# create Tensorflow object and provide and entry point script
tf_estimator = TensorFlow(entry_point='tf-train.py', role='SageMakerRole',
train_instance_count=1, train_instance_type='ml.p2.xlarge',
framework_version='1.12', py_version='py3')
# train model on data on s3 and save model artifacts to s3
tf_estimator.fit('s3://bucket/path/to/training/data')
# deploy model on another instance using checkpoints saved on S3
predictor = estimator.deploy(initial_instance_count=1,
instance_type='ml.c5.xlarge',
endpoint_type='tensorflow-serving')
我一直在通过 jupyter notebook 实例执行所有这些步骤。我可以使用哪些 AWS 服务来摆脱对 jupyter notebook 实例的依赖，并以无服务器方式自动执行这些训练和部署模型的任务？
我推荐AWS Step Functions。由于它与 CloudWatch 事件规则集成，因此一直使用它来安排 SageMaker Batch Transform 和预处理作业。它还可以训练模型，执行 hpo 调优，并与 lambda 集成。有一个 SageMaker/Step Functions SDK，您可以通过创建状态机直接使用 Step Functions。一些示例和文档：
https://docs.aws.amazon.com/step-functions/latest/dg/connect-sagemaker.html