.. _sec_sagemaker:
Sử dụng Amazon SageMaker
========================
Nhiều ứng dụng học sâu đòi hỏi một lượng tính toán đáng kể. Máy cục bộ
của bạn có thể quá chậm để giải quyết những vấn đề này trong một khoảng
thời gian hợp lý. Dịch vụ điện toán đám mây cung cấp cho bạn quyền truy
cập vào các máy tính mạnh mẽ hơn để chạy các phần chuyên sâu GPU của
cuốn sách này. Hướng dẫn này sẽ hướng dẫn bạn thông qua Amazon
SageMaker: một dịch vụ cho phép bạn chạy cuốn sách này một cách dễ dàng.
Đăng ký và đăng nhập
--------------------
Đầu tiên, chúng ta cần đăng ký một tài khoản tại
https://aws.amazon.com/. Chúng tôi khuyến khích bạn sử dụng xác thực hai
yếu tố để bảo mật bổ sung. Nó cũng là một ý tưởng tốt để thiết lập thanh
toán chi tiết và thông báo chi tiêu để tránh bất kỳ bất ngờ bất ngờ
trong trường hợp bạn quên dừng bất kỳ phiên bản đang chạy. Lưu ý rằng
bạn sẽ cần một thẻ tín dụng. Sau khi đăng nhập vào tài khoản AWS của
bạn, hãy truy cập `console `__ và tìm
kiếm “SageMaker” (xem :numref:`fig_sagemaker`) sau đó nhấp để mở bảng
SageMaker.
.. _fig_sagemaker:
.. figure:: ../img/sagemaker.png
:width: 300px
Open the SageMaker panel.
Tạo một phiên bản SageMaker
---------------------------
Tiếp theo, chúng ta hãy tạo một ví dụ máy tính xách tay như được mô tả
trong :numref:`fig_sagemaker-create`.
.. _fig_sagemaker-create:
.. figure:: ../img/sagemaker-create.png
:width: 400px
Create a SageMaker instance.
SageMaker cung cấp nhiều `instance
types `__ sức
mạnh tính toán khác nhau và giá cả. Khi tạo một phiên bản, chúng ta có
thể chỉ định tên phiên bản và chọn kiểu của nó. Năm
:numref:`fig_sagemaker-create-2`, chúng tôi chọn ``ml.p3.2xlarge``.
Với một GPU Tesla V100 và CPU 8 nhân, phiên bản này đủ mạnh cho hầu hết
các chương.
.. _fig_sagemaker-create-2:
.. figure:: ../img/sagemaker-create-2.png
:width: 400px
Choose the instance type.
.. raw:: html
.. raw:: html
Một phiên bản máy tính xách tay Jupyter của cuốn sách này để phù hợp
SageMaker có sẵn tại https://github.com/d2l-ai/d2l-en-sagemaker. We can
specify this GitHub repository URL to let SageMaker clone this
repository during instance creation, as shown in
:numref:`fig_sagemaker-create-3`.
.. raw:: html
.. raw:: html
Một phiên bản máy tính xách tay Jupyter của cuốn sách này để phù hợp
SageMaker có sẵn tại https://github.com/d2l-ai/d2l-pytorch-sagemaker. We
can specify this GitHub repository URL to let SageMaker clone this
repository during instance creation, as shown in
:numref:`fig_sagemaker-create-3`.
.. raw:: html
.. raw:: html
Một phiên bản máy tính xách tay Jupyter của cuốn sách này để phù hợp
SageMaker có sẵn tại https://github.com/d2l-ai/d2l-tensorflow-sagemaker.
We can specify this GitHub repository URL to let SageMaker clone this
repository during instance creation, as shown in
:numref:`fig_sagemaker-create-3`.
.. raw:: html
.. raw:: html
.. _fig_sagemaker-create-3:
.. figure:: ../img/sagemaker-create-3.png
:width: 400px
Specify the GitHub repository.
Chạy và dừng phiên bản
----------------------
Có thể mất vài phút trước khi phiên bản đã sẵn sàng. Khi nó đã sẵn sàng,
bạn có thể nhấp vào liên kết “Mở Jupyter” như thể hiện trong
:numref:`fig_sagemaker-open`.
.. _fig_sagemaker-open:
.. figure:: ../img/sagemaker-open.png
:width: 400px
Open Jupyter on the created SageMaker instance.
Sau đó, như thể hiện trong :numref:`fig_sagemaker-jupyter`, bạn có thể
điều hướng qua máy chủ Jupyter chạy trên phiên bản này.
.. _fig_sagemaker-jupyter:
.. figure:: ../img/sagemaker-jupyter.png
:width: 400px
The Jupyter server running on the SageMaker instance.
Chạy và chỉnh sửa máy tính xách tay Jupyter trên phiên bản SageMaker
tương tự như những gì chúng ta đã thảo luận trong
:numref:`sec_jupyter`. Sau khi hoàn thành công việc của bạn, đừng quên
dừng phiên bản để tránh sạc thêm, như thể hiện trong
:numref:`fig_sagemaker-stop`.
.. _fig_sagemaker-stop:
.. figure:: ../img/sagemaker-stop.png
:width: 300px
Stop a SageMaker instance.
Cập nhật máy tính xách tay
--------------------------
.. raw:: html
.. raw:: html
Chúng tôi sẽ thường xuyên cập nhật các máy tính xách tay trong kho lưu
trữ GitHub
`d2l-ai/d2l-en-sagemaker `__.
Bạn chỉ cần sử dụng lệnh ``git pull`` để cập nhật lên phiên bản mới
nhất.
.. raw:: html
.. raw:: html
Chúng tôi sẽ thường xuyên cập nhật các máy tính xách tay trong kho lưu
trữ GitHub
`d2l-ai/d2l-pytorch-sagemaker `__.
Bạn chỉ cần sử dụng lệnh ``git pull`` để cập nhật lên phiên bản mới
nhất.
.. raw:: html
.. raw:: html
Chúng tôi sẽ thường xuyên cập nhật các máy tính xách tay trong kho lưu
trữ GitHub
`d2l-ai/d2l-tensorflow-sagemaker `__.
Bạn chỉ cần sử dụng lệnh ``git pull`` để cập nhật lên phiên bản mới
nhất.
.. raw:: html
.. raw:: html
Trước tiên, bạn cần mở một thiết bị đầu cuối như thể hiện trong
:numref:`fig_sagemaker-terminal`.
.. _fig_sagemaker-terminal:
.. figure:: ../img/sagemaker-terminal.png
:width: 300px
Open a terminal on the SageMaker instance.
Bạn có thể muốn thực hiện các thay đổi cục bộ của mình trước khi kéo các
bản cập nhật. Ngoài ra, bạn chỉ cần bỏ qua tất cả các thay đổi cục bộ
của mình bằng các lệnh sau trong thiết bị đầu cuối.
.. raw:: html
.. raw:: html
.. code:: bash
cd SageMaker/d2l-en-sagemaker/
git reset --hard
git pull
.. raw:: html
.. raw:: html
.. code:: bash
cd SageMaker/d2l-pytorch-sagemaker/
git reset --hard
git pull
.. raw:: html
.. raw:: html
.. code:: bash
cd SageMaker/d2l-tensorflow-sagemaker/
git reset --hard
git pull
.. raw:: html
.. raw:: html
Tóm tắt
-------
- Chúng tôi có thể khởi chạy và dừng máy chủ Jupyter thông qua Amazon
SageMaker để chạy cuốn sách này.
- Chúng tôi có thể cập nhật máy tính xách tay thông qua thiết bị đầu
cuối trên phiên bản Amazon SageMaker.
Bài tập
-------
1. Hãy thử chỉnh sửa và chạy mã trong cuốn sách này bằng Amazon
SageMaker.
2. Truy cập thư mục mã nguồn thông qua thiết bị đầu cuối.
`Discussions `__