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输入培训作业未创建/opt/ml/ SageMaker /data/training目录

输入培训作业未创建/opt/ml/SageMaker/data/training目录是指在SageMaker中进行培训作业时,训练数据所在的路径并不存在。

在SageMaker中,/opt/ml是预定义的根目录,而/opt/ml/SageMaker是用于存储SageMaker相关的数据和脚本的目录。/opt/ml/SageMaker/data/training则是指在训练作业中存放训练数据的路径。

一般来说,创建/opt/ml/SageMaker/data/training目录需要在训练作业执行前进行,以确保训练数据的准备工作已完成。可以通过以下方式创建目录:

代码语言:txt
复制
sudo mkdir -p /opt/ml/SageMaker/data/training

然后,将准备好的训练数据放入该目录中。

在SageMaker中,训练作业是通过Amazon SageMaker的训练实例运行的。训练实例是Amazon EC2实例的一种,它具备高性能的计算能力,可用于训练模型。

对于这个问题,可以推荐腾讯云的SageMaker备选产品和产品介绍链接地址:

  1. 腾讯云ModelArts:ModelArts是腾讯云提供的一款全面、低门槛的人工智能平台,包括了数据标注、数据管理、模型训练和模型管理等功能。详情请参考腾讯云ModelArts
  2. 腾讯云弹性容器实例(Elastic Container Instance,简称 ECI):ECI是腾讯云提供的一种无需预先创建和管理基础架构的容器化应用运行方式。详情请参考腾讯云弹性容器实例
  3. 腾讯云云服务器(Cloud Virtual Machine,简称 CVM):CVM是腾讯云提供的弹性云服务器,具备高性能、可靠稳定、弹性伸缩等特点。详情请参考腾讯云云服务器
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