该数据集包含以下内容: 总记录数:697053 域名:amazon.com 日期范围:2020年1月1日至2020年1月31日 文件扩展名:CSV 可用字段:Uniq ID,产品名称,品牌名称,Asin,类别,Upc Ean代码,标价,售价,数量,型号,关于产品,产品规格,技术细节,装运重量,产品尺寸,图像,变体, SKU,产品网址,库存,产品详细信息,尺寸,颜...
1、创建notebook实例 2、使用 Amazon SageMaker Notebook Instance 部署模型并进行推理 3、下载数据集 4、数据预处理 Amazon SageMaker HyperPod Amazon SageMaker Canvas 总结 re:Invent 2023 带来的全新技术风向标。在本次大会期间,我们广下英雄帖,举行了「构」向云端,构建者征文大赛,邀请构建者们一同提笔畅想生成式...
数据流 DataLakeAnalyticsUsqlActivity DataMapperMapping DatabricksNotebookActivity DatabricksSparkJarActivity DatabricksSparkPythonActivity 数据集 DatasetCompression DatasetDebugResource DatasetFolder DatasetListResponse DatasetLocation DatasetReference DatasetResource DatasetResource.Definition Datase...
Book-Crossings 数据集提供了csv格式和sql格式文件 格式:数据集中有三张表 BX-Book-Rating (部分): 包含三列,分别是 User-ID、ISBN、Book-Rating,每一行表示用户对某一本书的评分。1-10 表示显性评分,0 表示隐性评分。 BX-Books(部分): 包含八列,分别是 ISBN(专门为识别图书等文献而设计的国际编号)、Book-...
使用UNLOAD 从Amazon Redshift 复制数据 UNLOAD 是Amazon Redshift 提供的一种机制,可将查询结果卸载到 Amazon 简单存储服务 (Amazon S3) 上的一个或多个文件中。 Amazon 推荐使用此方式从 Redshift 复制大数据集。 示例:使用 UNLOAD、暂存复制和 PolyBase 将数据从 Amazon Redshift 复制到 Azure Synapse Analytics...
3.1数据集下载 在第二节中新建的Notebook中新建cell,输入如下代码,下载数据集并解压: !wget -N https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/00222/bank-additional.zip !unzip -o bank-additional.zip 3.2数据集一览 我们将使用bank-additional-full.csv数据集文件,将其通过pandas读入并展示: ...
要创建测试数据集,请执行以下操作: 登录AWS Management Console 并打开 Amazon Lex 控制台,网址为https://console.aws.amazon.com/lex/。 从左侧面板中选择 Test workbench。 从Test workbench 下的选项中选择测试集。 点击控制台上的创建测试集按钮。 在详细信息中,输入测试集名称和描述(可选)。 选择生成基准测试...
Notebook Jobs 安装指南 为Studio 设置策略和权限 为本地 Jupyter 环境安装策略和权限 在哪里可以创建笔记本作业 使用SageMaker AI Python SDK 示例创建笔记本作业 在Studio 中创建笔记本作业 为本地笔记本设置默认选项 笔记本作业工作流程 笔记本步骤之间的信息传递 在笔记本作业中调用另一个笔记本 可用选项 参数化笔记本 ...
Amazon S3 支持基于格式的数据集中 location 设置下的以下属性: 展开表 属性描述必需 type 数据集中 location 下的type 属性必须设置为 AmazonS3Location。 是 bucketName S3 存储桶的名称。 是 folderPath 给定Bucket 下的文件夹路径。 如果要使用通配符来筛选文件夹,请跳过此设置并在活动...
二、创建SageMaker Notebook实例 首先,登录到AWS管理控制台,导航到Amazon SageMaker服务。然后,创建一个新的Notebook实例,输入名称、选择实例类型(如ml.p3.2xlarge以支持GPU加速训练)、配置磁盘大小等。创建完成后,打开Jupyter Notebook界面。 三、下载并准备数据集 在Notebook中,可以使用Git命令下载公开的情感分析数据...