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为什么亚马逊网络服务SageMaker会创建一个S3存储桶

亚马逊网络服务(Amazon Web Services,AWS)的SageMaker是一个全面的机器学习(ML)平台,用于构建、训练和部署机器学习模型。在SageMaker中,为什么会创建一个S3存储桶呢?

S3存储桶是亚马逊简单存储服务(Amazon Simple Storage Service,S3)的核心组件之一。S3是一种高度可扩展的对象存储服务,用于存储和检索大量数据。在SageMaker中,创建一个S3存储桶有以下几个原因:

  1. 数据存储:SageMaker需要一个地方来存储训练数据、模型和其他相关文件。S3存储桶提供了安全、可靠且高度可扩展的存储解决方案,可以存储大规模的数据集和模型文件。
  2. 数据访问:S3存储桶提供了简单而强大的API,使得在SageMaker中可以方便地读取和写入数据。通过S3存储桶,可以轻松地将数据加载到SageMaker实例中进行训练和推理。
  3. 数据备份和版本控制:S3存储桶具有高可靠性和耐久性,可以确保数据的安全性和持久性。此外,S3还支持版本控制,可以方便地管理和恢复不同版本的数据和模型。
  4. 数据共享和协作:S3存储桶可以与其他AWS服务和工具集成,例如AWS Glue、AWS Athena等。这使得团队成员可以方便地共享和协作使用存储在S3中的数据和模型。

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