sagemaker-explaining-credit-decisions
Amazon SageMaker Solution for explaining credit decisions.
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최종 버전 다운로드 (.zip)- glue.yaml
- sagemaker.yaml
- datasets.py
- lambda_function.py
- requirements.in
- solution-assistant.yaml
- template.yaml
- citation.txt
- german.data
- complete.png
- stage_1.png
- stage_2.png
- stage_3.png
- stage_4.png
- stage_5.png
- cleaning_up_youtube.png
- example_report.html
- explanations.png
- getting_started_youtube.png
- introduction_youtube.png
- launch_button.svg
- etl_job.py
- global_page.py
- local_page.py
- __init__.py
- app.py
- session_state.py
- shared.py
- Dockerfile
- requirements.in
- entry_point.py
- explaining.py
- training.py
- Dockerfile
- requirements.in
- 0_introduction.ipynb
- 1_datasets.ipynb
- 2_training.ipynb
- 3_endpoint.ipynb
- 4_batch_transform.ipynb
- 5_dashboard.ipynb
- 6_conclusion.ipynb
- __init__.py
- datasets.py
- glue.py
- schemas.py
- jumbotron.png
- styles.css
- template.html
- __init__.py
- reports.py
- __init__.py
- containers.py
- predictors.py
- __init__.py
- config.py
- utils.py
- visuals.py
- test_datasets.py
- test_schemas.py
- test_estimator_fns.py
- test_entry_point.py
- requirements.in
- setup.py
- env_setup.py
- setup.sh
- global_page.py
- local_page.py
- __init__.py
- app.py
- session_state.py
- shared.py
- Dockerfile
- requirements.in
- entry_point.py
- explaining.py
- get_sm_account.py
- training.py
- buildspec.yaml
- Dockerfile
- requirements.in
- 0_introduction.ipynb
- 1_datasets.ipynb
- 2_training.ipynb
- 3_endpoint.ipynb
- 4_batch_transform.ipynb
- 5_dashboard.ipynb
- 6_conclusion.ipynb
- __init__.py
- datasets.py
- glue.py
- schemas.py
- jumbotron.png
- styles.css
- template.html
- __init__.py
- reports.py
- __init__.py
- containers.py
- logs.py
- predictors.py
- __init__.py
- config.py
- utils.py
- visuals.py
- test_datasets.py
- test_schemas.py
- test_estimator_fns.py
- test_entry_point.py
- requirements.in
- setup.py
- env_setup.py
- setup.sh
- global_page.py
- local_page.py
- __init__.py
- app.py
- session_state.py
- shared.py
- Dockerfile
- requirements.in
- entry_point.py
- explaining.py
- get_sm_account.py
- training.py
- buildspec.yaml
- Dockerfile
- requirements.in
- 0_introduction.ipynb
- 1_datasets.ipynb
- 2_training.ipynb
- 3_endpoint copy.py
- 3_endpoint.ipynb
- 4_batch_transform.ipynb
- 5_conclusion.ipynb
- __init__.py
- datasets.py
- glue.py
- schemas.py
- jumbotron.png
- styles.css
- template.html
- __init__.py
- reports.py
- __init__.py
- containers.py
- logs.py
- predictors.py
- __init__.py
- config.py
- utils.py
- visuals.py
- test_datasets.py
- test_schemas.py
- test_estimator_fns.py
- test_entry_point.py
- requirements.in
- setup.py
- env_setup.py
- setup.sh
- .gitignore
- CODE_OF_CONDUCT.md
- CONTRIBUTING.md
- LICENSE
- NOTICE
- README.md
# 설치 가이드
1. 코드 내려받기
git clone https://github.com/awslabs/sagemaker-explaining-credit-decisions
깃허브에서 프로젝트 코드 전체를 내 컴퓨터로 내려받습니다.
cd sagemaker-explaining-credit-decisions
방금 내려받은 프로젝트 폴더 안으로 이동합니다.
2. Docker
쉬움 추천사전 준비물
- Git GitHub에서 프로젝트 코드를 내려받으려면 필요합니다.
- Docker Desktop 컨테이너를 빌드하고 실행하려면 필요합니다. 설치 후 실행해서 백그라운드에 켜두세요.
* `Dockerfile`: Describes custom Docker image hosted on Amazon ECR.
이 명령어를 터미널에 그대로 입력해 실행하세요.
* `requirements.txt`: Describes Python package requirements of the Docker image.
파이썬 스크립트(또는 모듈)를 실행합니다.
* `containers.py`: Manages the Docker workflow of building and pushing images to Amazon ECR.
이 명령어를 터미널에 그대로 입력해 실행하세요.
터미널에 docker compose ps 를 입력해 컨테이너들이 Up 상태인지 확인하세요. README에 포트 번호가 적혀있다면 브라우저에서 http://localhost:포트번호 로 접속해보세요.
이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.
3. Python
쉬움사전 준비물
⚠️ 이 프로젝트는 규모가 큰 저장소라, 이 방법이 실제 핵심 제품이 아니라 내부 하위 패키지를 가리키는 것일 수 있습니다. README 전체를 함께 확인해보세요.
pip install .
PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.
jupyter notebook
브라우저에서 노트북(.ipynb) 파일들을 열람하고 실행할 수 있는 Jupyter 화면을 켭니다.
에러 메시지 없이 실행되고 터미널에 안내 문구가 출력되면 정상입니다.
// repository documentation
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