1.2. 使用Amazon SageMaker

深度学习程序可能需要很多计算资源，这很容易超出你的本地计算机所能提供的范围。云计算服务允许你使用功能更强大的计算机更轻松地运行本书的GPU密集型代码。本节将介绍如何使用Amazon SageMaker运行本书的代码。

1.2.1. 注册

首先，我们需要在注册一个帐户https://aws.amazon.com/。 为了增加安全性，鼓励使用双因素身份验证。设置详细的计费和支出警报也是一个好主意，以避免任何意外，例如，当忘记停止运行实例时。登录AWS帐户后，转到console并搜索“Amazon SageMaker”（参见 图1.2.1），然后单击它打开SageMaker面板。

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图1.2.1 搜索并打开SageMaker面板

1.2.2. 创建SageMaker实例

接下来，让我们创建一个notebook实例，如 图1.2.2所示。

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图1.2.2 创建一个SageMaker实例

SageMaker提供多个具有不同计算能力和价格的实例类型。创建notebook实例时，可以指定其名称和类型。在 图1.2.3中，我们选择ml.p3.2xlarge：使用一个Tesla V100 GPU和一个8核CPU，这个实例的性能足够本书的大部分内容使用。

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图1.2.3 选择实例类型

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图1.2.4 指定GitHub存储库

1.2.3. 运行和停止实例

创建实例可能需要几分钟的时间。当实例准备就绪时，单击它旁边的“Open Jupyter”链接（ 图1.2.5），以便你可以在此实例上编辑并运行本书的所有Jupyter Notebook（类似于 1.1节中的步骤）。

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图1.2.5 在创建的SageMaker实例上打开Jupyter

完成工作后，不要忘记停止实例以避免进一步收费（ 图1.2.6）。

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图1.2.6 停止SageMaker实例

1.2.4. 更新Notebook

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图1.2.7 在SageMaker实例上打开终端

你可能希望在从远程存储库提取更新之前提交本地更改。否则，只需在终端中使用以下命令放弃所有本地更改：

1.2.5. 小结

  • 我们可以使用Amazon SageMaker创建一个GPU的notebook实例来运行本书的密集型代码。

  • 我们可以通过Amazon SageMaker实例上的终端更新notebooks。

1.2.6. 练习

  1. 使用Amazon SageMaker编辑并运行任何需要GPU的部分。

  2. 打开终端以访问保存本书所有notebooks的本地目录。

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