[發明專利]一種基于亞馬遜網絡服務器的機器學習系統搭建方法有效
| 申請號： | 201910106145.2 | 申請日： | 2019-01-31 |
| 公開（公告）號： | CN109740765B | 公開（公告）日： | 2023-05-02 |
| 發明（設計）人： | 何海林;徐瀅 | 申請（專利權）人： | 成都品果科技有限公司 |
| 主分類號： | G06F8/30 | 分類號： | G06F8/30;G06N99/00;H04L67/1097;H04L67/10 |
| 代理公司： | 成都高遠知識產權代理事務所(普通合伙) 51222 | 代理人： | 李安霞;曾克 |
| 地址： | 610000 四川省成都市*** | 國省代碼： | 四川;51 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 基于 亞馬遜 網絡 服務器 機器 學習 系統 搭建 方法 | ||
1.一種基于亞馬遜網絡服務器的機器學習系統搭建方法，其特征在于，包括：
采用AWS?Boto3接口創建Amazon?EMR集群，所述Amazon?EMR集群配置有Zeppelin存儲平臺；
將預先編譯的Spark任務代碼從Amazon?S3拷貝到所述Amazon?EMR集群的Master機器上；
通過所述Zeppelin存儲平臺的服務接口，將所述Spark任務代碼在所述Master機器上的存儲路徑注冊到所述Zeppelin存儲平臺的Spark解釋器中，將所述Zeppelin存儲平臺的Zeppelin?Notebook的代碼倉庫注冊到所述Amazon?S3中；
通過AWS創建所需的機器學習實例；采用鏡像的方法來創建所需的機器學習實例；具體包括；
選擇AWS?EC2實例，并對所述AWS?EC2實例創建鏡像；所述鏡像中包括預定軟件工具；
根據所述鏡像，采用所述AWS?Boto3接口創建所需的機器學習實例。
2.根據權利要求1所述的基于亞馬遜網絡服務器的機器學習系統搭建方法，其特征在于，還包括：
采用所述AWS?Boto3接口指定所述所需的機器學習實例的IP地址，和/或采用所述AWSBoto3接口指定所述所需的機器學習實例的身份標識。
3.根據權利要求1所述的基于亞馬遜網絡服務器的機器學習系統搭建方法，其特征在于，還包括：
在所述所需的機器學習實例中增加Jupyter?Notebook功能，并將所述JupyterNotebook功能設置為開機自啟動狀態。
4.根據權利要求1所述的基于亞馬遜網絡服務器的機器學習系統搭建方法，其特征在于，所述預定軟件工具為Tensorflow。
5.根據權利要求1所述的基于亞馬遜網絡服務器的機器學習系統搭建方法，其特征在于，在所述將所述Zeppelin存儲平臺的Zeppelin?Notebook的代碼倉庫注冊到所述AmazonS3中之后，還包括：
對所述Zeppelin存儲平臺進行重啟操作。
6.根據權利要求1所述的基于亞馬遜網絡服務器的機器學習系統搭建方法，其特征在于，采用aws?cli?Shell命令，將預先編譯的Spark任務代碼從Amazon?S3拷貝到所述AmazonEMR集群的Master機器上。
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