Despliegue de red neuronal con TensorFlow y Keras en AWS SageMaker: una demostración práctica
En este artículo, aprenderemos cómo desplegar una red neuronal utilizando TensorFlow y Keras en AWS SageMaker. AWS SageMaker es un servicio de Amazon Web Services que permite construir, entrenar y desplegar modelos de machine learning de forma sencilla y escalable.
Pasos a seguir:
- Crear un entorno de desarrollo en SageMaker.
- Entrenar y validar el modelo de red neuronal utilizando TensorFlow y Keras.
- Desplegar el modelo entrenado en SageMaker Endpoint para realizar predicciones en tiempo real.
Creación del entorno de desarrollo en SageMaker
Para empezar, tenemos que crear un entorno de desarrollo en SageMaker. Esto se puede hacer fácilmente desde la consola de AWS. Una vez que tenemos nuestro entorno configurado, podemos empezar a cargar nuestros datos y a construir nuestro modelo de red neuronal.
Entrenamiento y validación del modelo de red neuronal
Utilizaremos TensorFlow y Keras para construir y entrenar nuestro modelo de red neuronal. Podemos definir la arquitectura de nuestra red, agregar capas, compilar el modelo y entrenarlo con nuestros datos de entrenamiento. Una vez que el modelo esté entrenado, podemos evaluar su rendimiento utilizando nuestros datos de validación.
Despliegue del modelo en SageMaker Endpoint
Una vez que nuestro modelo esté entrenado y validado, podemos desplegarlo en un SageMaker Endpoint. Esto nos permitirá realizar predicciones en tiempo real utilizando nuestro modelo de red neuronal. Podemos enviar datos de entrada al Endpoint y recibir las predicciones generadas por nuestro modelo.
Conclusión
En este artículo, hemos aprendido cómo desplegar una red neuronal utilizando TensorFlow y Keras en AWS SageMaker. SageMaker nos ofrece una forma fácil y escalable de construir, entrenar y desplegar modelos de machine learning. ¡Espero que esta demostración práctica te haya sido útil para comenzar a utilizar SageMaker en tus proyectos de machine learning!
