vector based semantic text search
1.0.0
Il s'agit d'un projet de recherche de texte sémantique basé sur un vecteur.
Le fichier cdk.json explique à la boîte à outils CDK comment exécuter votre application.
Ce projet est configuré comme un projet Python standard. Le processus d'initialisation crée également un VirtualEnv dans ce projet, stocké sous le répertoire .venv . Pour créer le VirtualEnv, il suppose qu'il existe un exécutable python3 (ou python pour Windows) dans votre chemin avec l'accès au package venv . Si, pour une raison quelconque, la création automatique du virtualenv échoue, vous pouvez créer le virtualenv manuellement.
Pour créer manuellement un virtualenv sur macOS et Linux:
$ python3 -m venv .venv
Une fois le processus d'initié terminé et la création de VirtualEnv, vous pouvez utiliser l'étape suivante pour activer votre VirtualEnv.
$ source .venv/bin/activate
Si vous êtes une plate-forme Windows, vous activeriez le virtualenv comme ceci:
% .venvScriptsactivate.bat
Une fois le virtualenv activé, vous pouvez installer les dépendances requises.
(.venv) $ pip install -r requirements.txt
À ce stade, vous pouvez désormais synthétiser le modèle CloudFormation pour ce code.
(.venv) $ cdk synth
--paramètres sagemakernotebookInstanceType = " Votre type d'instance "
--paramètres opeensearchDomainName = " Your-Opensearch-Domain-name "
--paramètres ec2KeyPairname = " Your-EC2-Key-Pair-Name "
Utilisez la commande cdk deploy pour créer la pile illustrée ci-dessus.
(.venv) $ CDK Deploy
--paramètres sagemakernotebookInstanceType = " Votre type d'instance "
--paramètres opeensearchDomainName = " Your-Opensearch-Domain-name "
--paramètres ec2KeyPairname = " Your-EC2-Key-Pair-Name "
Pour ajouter des dépendances supplémentaires, par exemple d'autres bibliothèques CDK, ajoutez-les simplement à votre fichier setup.py et réinstallez la commande pip install -r requirements.txt .
Une fois cdk deploy terminé, ouvrez le cahier Jupyter sur votre instance Amazon SageMaker Notebook. Ensuite, téléchargez les fichiers *.ipynb dans votre ordinateur portable SageMaker que vous utilisez pour terminer le reste du laboratoire.
| * Fichier .Ipynb | spécification du noyau |
|---|---|
| sémantique-text-search-tf.ipynb | conda_tensorflow_p36 |
| sémantique-text-search-tf2.ipynb | conda_tensorflow2_p36 |
cdk ls répertorie toutes les piles de l'applicationcdk synth émet le modèle de formation de cloud synthétisécdk deploy déploie cette pile sur votre compte / région AWS par défautcdk diff Comparez la pile déployée avec l'état actuelcdk docs ouvre la documentation CDKApprécier!
