{"id":178637,"date":"2023-06-22T10:59:53","date_gmt":"2023-06-22T09:59:53","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/de\/?p=178637"},"modified":"2023-10-30T11:54:08","modified_gmt":"2023-10-30T10:54:08","slug":"aws-sagemaker-leitfaden-fuer-die-nutzung-der-plattform","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/de\/aws-sagemaker-leitfaden-fuer-die-nutzung-der-plattform","title":{"rendered":"AWS SageMaker: Leitfaden f\u00fcr die Nutzung der Plattform"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"178637\" class=\"elementor elementor-178637\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6e39960 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"6e39960\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-761ab25 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"761ab25\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Amazon SageMaker ist eine von Amazon Web Services (AWS) entwickelte Cloud-Plattform, die besonders f\u00fcr die Data Science n\u00fctzlich ist. Im Folgenden erf\u00e4hrst Du mehr \u00fcber die wichtigsten Funktionen und wie Du die Tools der Plattform von der Entwicklung eines Machine-Learning-Modells bis hin zu dessen Einsatz nutzen kannst.<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8892a37 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"8892a37\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-647dec7 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"647dec7\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Einf\u00fchrung in Amazon SageMaker<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-360e5ae elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"360e5ae\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<p>Amazon SageMaker ist eine auf Machine Learning basierende Cloud-Plattform, die einen Dienst der Cloud-Plattform <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/aws-zertifizierung-was-ist-das-und-wie-erhalte-ich-sie\">Amazon Web Services (AWS)<\/a> darstellt. AWS verf\u00fcgt \u00fcber zahlreiche Dienste im Internet und kann zur Verwaltung einer Cloud-Anwendung genutzt werden.<\/p><p>SageMaker erm\u00f6glicht es einem Nutzer, Machine-Learning-Modelle in einer Produktionsumgebung in gro\u00dfem Umfang zu erstellen und einzusetzen. So kann ein Datenwissenschaftler mithilfe dieser Plattform auf leistungsf\u00e4hige Werkzeuge zugreifen, um Probleme wie Klassifizierung, Regression, Clustering usw. zu l\u00f6sen. Sagemaker erm\u00f6glicht es Unternehmen, den Entwicklungsprozess ihrer Modelle zu beschleunigen, indem sie die Kosten senken und die betriebliche Effizienz durch seine zahlreichen Funktionen verbessern.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1a4bbba e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"1a4bbba\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-24c9e82 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"24c9e82\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Die wichtigsten Funktionen von SageMaker<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c69fb64 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"c69fb64\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Zun\u00e4chst einmal hat der Benutzer, um die SageMaker-Plattform zu nutzen, zwei M\u00f6glichkeiten:<\/p><ul><li>Eine Notebook-Instanz \u00fcber die Umgebung von Amazon SageMaker Notebooks Instances verwenden, um Jupyter-Notebooks auszuf\u00fchren. Diese Umgebung enth\u00e4lt g\u00e4ngige Machine-Learning-Bibliotheken und Frameworks.<\/li><li><strong>SageMaker Studio<\/strong> ist eine integrierte, cloudbasierte Entwicklungsumgebung f\u00fcr Machine Learning, die es einem Benutzer erm\u00f6glicht, den gesamten Prozess der Modellentwicklung \u00fcber eine Benutzeroberfl\u00e4che mit zahlreichen Tools und erweiterten Funktionen zu verwalten.<\/li><li>So besteht beispielsweise das Amazon SageMaker Studio unter anderem aus integrierten Notebooks, aber auch aus Werkzeugen zur Verwaltung von Daten und Modellen (Training, Einsatz und \u00dcberwachung).<\/li><li><strong>Amazon SageMaker Studio<\/strong> bietet also eine umfassendere Erfahrung f\u00fcr die Entwicklung von Machine Learning als die SageMaker Notebook-Umgebung. Die Wahl liegt also beim Nutzer und sollte auf das Projekt abgestimmt sein, das er umsetzen m\u00f6chte.<\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7b36d44 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"7b36d44\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=\".svg\"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/image1-6.png\" title=\"\" alt=\"\" loading=\"lazy\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption class=\"widget-image-caption wp-caption-text\"><\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-91cf50b elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"91cf50b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/image6-1.png\" title=\"\" alt=\"\" loading=\"lazy\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption class=\"widget-image-caption wp-caption-text\"><\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3b0a49e elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"3b0a49e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Sobald das Projekt erstellt ist, stehen dem Benutzer mit dem Sagemaker-Tool eine Vielzahl verschiedener Funktionen zur Verf\u00fcgung, um sein Machine-Learning-Projekt zu entwickeln. Diese Funktionen beinhalten zum Beispiel :<\/p><ul><li>Die <strong>Vorbereitung der Daten.<\/strong><\/li><li>Das <strong>Training der Modelle<\/strong> mithilfe von <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/machine-learning-clustering\">Machine-Learning-Algorithmen,<\/a> die von AWS Sagemaker vorkonstruiert wurden, oder durch die Verwendung von g\u00e4ngigen Bibliotheken wie Pytorch, TensorFlow und Scikit Learn.<\/li><li>Die <strong>Bereitstellung der Modelle.<\/strong><\/li><li>Die <strong>\u00dcberwachung der Modelle<\/strong>, indem die Leistung eines Modells in Echtzeit durch Leistungsanalysen und die Erkennung von Anomalien untersucht wird.<\/li><li>Ressourcenmanagement.<\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c5a95c0 elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"c5a95c0\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Amazon SageMaker lernen<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d79792d e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"d79792d\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1a7d7f35 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"1a7d7f35\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Wie kann ich mit Amazon SageMaker ein Machine-Learning-Modell erstellen und einsetzen?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-32036028 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"32036028\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Um ein Machine-Learning-Modell mithilfe von SageMaker zu erstellen und in Betrieb zu nehmen, m\u00fcssen die folgenden Schritte in einer bestimmten Reihenfolge ausgef\u00fchrt werden:<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7697c809 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"7697c809\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">1. Vorbereitung der Daten<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f3b417b elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"f3b417b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Der erste Schritt ist die Vorbereitung der Daten, die mithilfe verschiedener Tools aus der Plattform optimiert werden kann:<\/p><ul><li><strong>Sagemaker Clarify:<\/strong> Dieses Tool ist in der Lage, Verzerrungen in den Trainingsdaten zu erkennen, um sicherzustellen, dass das Modell genau genug ist. Es schl\u00e4gt auch Strategien vor, um diese Verzerrungen zu korrigieren.<\/li><li><strong>SageMaker Ground Truth:<\/strong> Dieses Feature wird verwendet, um Datens\u00e4tze zu annotieren, die f\u00fcr das Training von Machine-Learning-Modellen ben\u00f6tigt werden. Dadurch werden die Kosten f\u00fcr die Datenkennzeichnung gesenkt.<\/li><li><strong>SageMaker Data Wrangler:<\/strong> Diese Funktion bereinigt, normalisiert und transformiert Rohdaten in einen Datensatz, der f\u00fcr das<strong> Training eines Modells<\/strong> verwendet werden kann. Dem Nutzer steht au\u00dferdem eine grafische Benutzeroberfl\u00e4che zur Verf\u00fcgung, die die Datenvorbereitung erleichtert.<\/li><li><strong>Geospatial ML:<\/strong> Dieses Tool erm\u00f6glicht die Analyse und Verarbeitung von Geodaten in gro\u00dfem Ma\u00dfstab.<\/li><li><strong>Feature Store:<\/strong> Mithilfe dieses Dienstes kann der Nutzer die in seinen Modellen verwendeten Features speichern, teilen und verwalten.<\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2348db7 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"2348db7\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"1370\" height=\"459\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/06\/image4-3.png\" class=\"attachment-full size-full wp-image-178644\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/06\/image4-3.png 1370w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/06\/image4-3-300x101.png 300w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/06\/image4-3-1024x343.png 1024w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/06\/image4-3-768x257.png 768w\" sizes=\"(max-width: 1370px) 100vw, 1370px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption class=\"widget-image-caption wp-caption-text\"><\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-621229de elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"621229de\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">2. Modell trainieren<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3af2e68d elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"3af2e68d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>In Bezug auf das Training eines Modells stehen dem Nutzer dank der Plattform mehrere Werkzeuge zur Verf\u00fcgung, wie z.B. :<\/p><ul><li><strong>SageMaker Autopilot:<\/strong> Dieses Tool erm\u00f6glicht eine automatisierte Entwicklung von Machine Learning. Es erm\u00f6glicht einem unerfahrenen Nutzer, auf einfache Weise ein Machine-Learning-Modell zu erstellen. Nachdem du Amazon SageMaker Autopilot alle Daten mitgeteilt hast, erstellt und optimiert das Tool automatisch ein Modell. Mithilfe dieses Tools kann der Benutzer auch herausfinden, wie das Modell Entscheidungen trifft.<\/li><li><strong>SageMaker Debugger:<\/strong> Mit diesem Feature kann der Benutzer Modelle debuggen, um Informationen \u00fcber Rechenfehler und Konvergenzprobleme zu erhalten. Dies ist sehr n\u00fctzlich, um herauszufinden, ob das Modell gut zu den Daten passt.<\/li><li><strong>SageMaker Experiments:<\/strong> Mit dieser Funktion kann der Entwickler Modelle untersuchen, vergleichen und die Protokollierung von Metriken beobachten.<br \/>Automatic Model Tuning: Dieses Tool ist in der Lage, die Auswahl der optimalen Hyperparameter f\u00fcr ein Modell durch verschiedene Suchtechniken zu automatisieren.<\/li><li><strong>Distributed Training:<\/strong> Diese Funktion ist n\u00fctzlich, um die Zeit f\u00fcr das Training von Modellen durch die Parallelisierung der Trainingsprozesse \u00fcber mehrere Instanzen hinweg stark zu reduzieren.<\/li><li><strong>SageMaker Canvas:<\/strong> Dies ist eine visuelle Umgebung, die zum Erstellen, Verwalten und Visualisieren von Machine-Learning-Workflows verwendet wird. Ein Workflow ist ein Werkzeug, das f\u00fcr die Organisation und Verwaltung der Entwicklungsschritte eines Modells verwendet wird. Es ist auch m\u00f6glich, seine Workflows mit anderen Nutzern zu teilen, um an Projekten zusammenzuarbeiten.<\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3e2ea540 elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"3e2ea540\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/unsere-aus-und-weiterbildungen\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">EIn Modell mit Amazon SageMaker trainieren lernen<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e97351b elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"e97351b\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"871\" height=\"409\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/06\/image2-5.png\" class=\"attachment-full size-full wp-image-178645\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/06\/image2-5.png 871w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/06\/image2-5-300x141.png 300w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/06\/image2-5-768x361.png 768w\" sizes=\"(max-width: 871px) 100vw, 871px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption class=\"widget-image-caption wp-caption-text\"><\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-55cc3014 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"55cc3014\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">3. Ausrollen der Modelle<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-26e72742 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"26e72742\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Um sein Modell auszurollen, ist die Hauptfunktion, die der Benutzer verwenden kann, Amazon SageMaker Edge. Diese Funktion kann Machine-Learning-Modelle auf Edge-Ger\u00e4ten und -Anwendungen \u00fcber ein <strong>Software Development Kit (SDK)<\/strong> bereitstellen, das die Integration der bereitgestellten Modelle vereinfacht.<\/p><p>Edge-Ger\u00e4te sind Hardware-Ger\u00e4te, die unter anderem aus Sensoren, Prozessoren und Betriebssoftware bestehen und zum Sammeln, Verarbeiten und Speichern von Daten vor Ort verwendet werden. Beispiele f\u00fcr Edge-Ger\u00e4te sind Sicherheitskameras, vernetzte Uhren, selbstfahrende Autos und intelligente Thermostate&#8230;). Edge-Anwendungen hingegen sind Software-Anwendungen, die f\u00fcr die Verwendung auf Edge-Ger\u00e4ten entwickelt wurden. Sie k\u00f6nnen verwendet werden, um Daten zu verarbeiten, die Leistung zu optimieren, Entscheidungen zu treffen&#8230;<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4b52c531 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"4b52c531\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h4 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">4. Wartung des ausgerollten Modells<\/h4>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-38d4b246 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"38d4b246\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Nach dem Einsatz kann der Benutzer die folgenden Funktionen auf seine eingesetzten Modelle anwenden:<\/p><ul><li><strong>SageMaker Model Monitor:<\/strong> Diese Funktion \u00fcberwacht die Leistung von Machine-Learning-Modellen, die in der Produktion eingesetzt wurden. Das Tool kann Vorhersagefehler, Leistungseinbu\u00dfen und Unregelm\u00e4\u00dfigkeiten in der Datenverteilung aufdecken. Der letzte Vorteil dieses Tools besteht darin, dass es dem Benutzer Warnmeldungen sendet, damit er Korrekturma\u00dfnahmen ergreifen kann.<\/li><li><strong>SageMaker Pipelines:<\/strong> Dieser Service wird f\u00fcr die Erstellung und Verwaltung von Machine-Learning-Workflows verwendet. Der Benutzer erh\u00e4lt eine Umgebung, in der er die Workflows mithilfe von Docker-Containern erstellen, validieren und bereitstellen kann.<\/li><li><strong>SageMaker Test Shadow:<\/strong> Diese Funktion kann Vorhersagen von Machine-Learning-Modellen in einer Produktionsumgebung mit bestimmten Testdaten simulieren, um das Verhalten der Modelle zu validieren.<\/li><\/ul>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-43df47ea elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"43df47ea\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figure class=\"wp-caption\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"1289\" height=\"504\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/06\/image3-4-1.png\" class=\"attachment-full size-full wp-image-178646\" alt=\"\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/06\/image3-4-1.png 1289w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/06\/image3-4-1-300x117.png 300w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/06\/image3-4-1-1024x400.png 1024w, https:\/\/datascientest.com\/de\/files\/2023\/06\/image3-4-1-768x300.png 768w\" sizes=\"(max-width: 1289px) 100vw, 1289px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<figcaption class=\"widget-image-caption wp-caption-text\"><\/figcaption>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/figure>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-30b9a15 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"30b9a15\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-724f870 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"724f870\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Fazit<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-cd382cf elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"cd382cf\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\"><strong>Amazon SageMaker<\/strong> ist eine besonders n\u00fctzliche und umfassende Plattform f\u00fcr Data Scientists, da sie \u00fcber eine Vielzahl von Werkzeugen verf\u00fcgt, die qualitativ hochwertig und interessant sind.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Diese Werkzeuge k\u00f6nnen f\u00fcr alle Phasen der Entwicklung eines Machine-Learning-Modells verwendet werden, von der Vorbereitung der Daten \u00fcber das Training und den Einsatz des Modells bis hin zur Wartung des eingesetzten Modells. Die <strong>AWS SageMaker-Plattform<\/strong> wird also aufgrund ihrer vielen zentralisierten Funktionen h\u00e4ufiger von Data Scientists f\u00fcr Machine Learning genutzt werden.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-daf98af elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"daf98af\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Wenn du dich in Data Science weiterbilden m\u00f6chtest, um tiefer in die Themen rund um Machine Learning einzusteigen, solltest du dir unsere<a href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/weiterbildung-machine-learning-engineer\"> Kurse in Machine Learning Engineering<\/a> und Data Science ansehen, die dir auch die <strong>AWS-Zertifizierung<\/strong> erm\u00f6glichen k\u00f6nnen.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-89e5bbf elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"89e5bbf\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/de\/weiterbildung-machine-learning-engineer\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Machine Learning Engineering + AWS Weiterbildung<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-26ca4bc elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"26ca4bc\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"html.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<script type=\"application\/ld+json\">.\n{\n  \"@context\": \"https:\/\/schema.org\",\n  \"@type\": \"FAQPage\",\n  \"mainEntity\": [{{\n    \"@type\": \"Frage\",\n    \"name\": \"Die wichtigsten Funktionen von SageMaker\",\n    \"acceptedAnswer\": {\n      \"@type\": \"Answer\",\n      \"text\": \"Zun\u00e4chst einmal gibt es zwei M\u00f6glichkeiten, die SageMaker-Plattform zu nutzen: Die Verwendung einer Notebook-Instanz \u00fcber die SageMaker Notebooks Instances-Umgebung, um Jupyter-Notebooks auszuf\u00fchren. Diese Umgebung enth\u00e4lt g\u00e4ngige Machine-Learning-Bibliotheken und Frameworks.\"\n    }\n  },{\n    \"@type\": \"Question\",\n    \"name\": \"Wie kann ich ein Machine-Learning-Modell mit SageMaker erstellen und einsetzen?\",\n    \"acceptedAnswer\": {\n      \"@type\": \"Answer\",\n      \"text\": \"Der erste Schritt ist die Vorbereitung der Daten, die mithilfe verschiedener Tools der Plattform optimiert werden kann: Sagemaker Clarify: Dieses Tool kann Verzerrungen in den Trainingsdaten erkennen, um sicherzustellen, dass das Modell genau genug ist. Es schl\u00e4gt auch Strategien vor, um diese Verzerrungen zu korrigieren. SageMaker Ground Truth: Dieses Feature wird verwendet, um Datens\u00e4tze zu annotieren, die f\u00fcr das Training von Machine-Learning-Modellen ben\u00f6tigt werden. Auf diese Weise k\u00f6nnen die Kosten f\u00fcr die Kennzeichnung von Daten reduziert werden.\"\n    }\n  }]\n}\n<\/script>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Amazon SageMaker ist eine von Amazon Web Services (AWS) entwickelte Cloud-Plattform, die besonders f\u00fcr die Data Science n\u00fctzlich ist. Im Folgenden erf\u00e4hrst Du mehr \u00fcber die wichtigsten Funktionen und wie Du die Tools der Plattform von der Entwicklung eines Machine-Learning-Modells bis hin zu dessen Einsatz nutzen kannst. 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