在 AWS SageMaker 上构建自定义 ML 模型

【问题标题】：Brewing up custom ML models on AWS SageMaker在 AWS SageMaker 上构建自定义 ML 模型
【发布时间】：2018-08-11 03:20:24
【问题描述】：

我是 SageMaker 的新手，我尝试使用自己的病态学习算法。为此，我使用 Docker。我尝试执行与此 github 帐户中所述相同的任务：https://github.com/awslabs/amazon-sagemaker-examples/blob/master/advanced_functionality/scikit_bring_your_own/scikit_bring_your_own.ipynb

我的问题是我应该手动创建存储库/opt/ml（我使用 Windows 操作系统）？

你能解释一下吗？

谢谢

【问题讨论】：

标签： amazon-sagemaker

【解决方案1】：

您无需创建 /opt/ml，SageMaker 会在启动您的训练作业时为您创建。

/opt/ml 目录的内容由您传递给 CreateTrainingJob API 调用的参数决定。您链接到的 scikit 示例笔记本对此进行了描述（查看 Running your container 部分）。您可以在 SageMaker 主文档的 Create a Training Job 部分找到有关此的更多信息。

【讨论】：