使用带有训练脚本的拥抱面估计器和直接在 AWS sagemaker 中使用笔记本有什么区别？

Question

在像Fine-tuning a pytorch bert model and deploying it with sagemaker和fine-tune and host huggingface models on sagemaker 这样的教程中，一个拥抱脸估计器被用来调用训练脚本。 如果我直接在笔记本本身中运行脚本代码会有什么不同？ 是因为估算器使部署 model 更容易吗？

Answer 1

您可以在笔记本本身中运行该脚本，但它不会使用 SageMaker 提供的功能进行部署。 您看到的估算器向 SageMaker 指定您正在使用的框架以及您传递的训练脚本。如果您在笔记本中运行脚本代码，这就像在您的本地环境中进行训练一样。 通过将脚本传递给 Estimator，您正在运行 SageMaker 训练作业。 估算器旨在封装 SageMaker 上的训练。

SageMaker 估算器概述： https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/overview.html