آج ، ہم ایمیزون سیج میکر پر آر اسٹوڈیو کا اعلان کیا۔R. اوپن سورس لینگویج میں کام کرنے والے ڈیٹا سائنسدانوں کے لیے کلاؤڈ میں پہلی مشین لرننگ (ML) انٹیگریٹڈ ڈیولپمنٹ انوائرمنٹ (IDE) R اور اس سے زیادہ کے ساتھ اس کا بھرپور ماحولیاتی نظام 18,000 پیکیجز شماریات دانوں، کوانٹ تجزیہ کاروں، ڈیٹا سائنسدانوں، اور ML انجینئرز کے لیے بہترین انتخاب رہا ہے۔ SageMaker پر RStudio ڈیٹا سائنسدانوں کے لیے شماریاتی تجزیہ چلانا، ML ماڈل بنانا، اور کمپیوٹ کے بنیادی ڈھانچے کی فکر کیے بغیر ٹیم کے لیے مرکزی ماحول پر ڈیٹا سائنس مواد تخلیق کرنا آسان بناتا ہے۔
R ڈویلپرز کے لیے RStudio سویٹ کے حصے کے طور پر RStudio Workbench کے ساتھ RStudio Connect اور RStudio پیکیج مینیجر ہیں۔ آر اسٹوڈیو کنیکٹ ML اور ڈیٹا سائنس کی بصیرت کو ڈیٹا سائنسدانوں کے پیچیدہ کام سے دور کرنا اور اسے فیصلہ سازوں کے ہاتھ میں دینا آسان بناتا ہے۔ RStudio Connect کو ڈیٹا سائنسدانوں کو بصیرت، ڈیش بورڈز اور ویب ایپلیکیشنز شائع کرنے کی اجازت دینے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ RStudio Connect وسیع استعمال کے لیے مواد کی میزبانی اور انتظام کو آسان اور قابل توسیع بھی بناتا ہے۔
RStudio پیکیج مینیجر ML ٹیموں اور تنظیموں میں R پیکجوں کو منظم اور مرکزی بنانے میں مدد کرتا ہے۔ جیسا کہ ڈیٹا سائنسدان اپنے ML ماڈل تیار کرتے ہیں، انہیں RStudio میں اپنے ML استعمال کے کیسز کے لیے مختلف صلاحیتوں کے ساتھ مختلف پیکجز کی ضرورت ہوتی ہے۔ انٹرپرائز صارفین کے لیے ان پیکجوں کے ذرائع اور ورژن اور متعدد عوامی ذخیروں کا دستی طور پر انتظام کرنا غلطیوں کا شکار ہے اور وقت طلب بھی ہے۔ RStudio پیکیج مینیجر آپ کی تنظیم کے لیے مرکزی طور پر پیکیج ریپوزٹری کا انتظام کرکے ان مسائل کو کم کرتا ہے تاکہ ڈیٹا سائنسدان پیکجز کو تیزی سے اور محفوظ طریقے سے انسٹال کر سکیں، اور پروجیکٹ کی تولیدی صلاحیت اور دہرانے کی صلاحیت کو یقینی بنا سکیں۔ صحت کی دیکھ بھال اور مالیات جیسی ریگولیٹڈ صنعتوں میں سیکیورٹی اور تولیدی صلاحیت سب سے اہم پہلو ہیں۔
اس پوسٹ میں، ہم سب سے پہلے آپ کو دکھاتے ہیں کہ کس طرح آرسٹوڈیو کنیکٹ اور آر ایس اسٹوڈیو پیکیج مینیجر کو AWS میں ایک اچھی طرح سے تعمیر شدہ حل کے ساتھ آرکیٹیکٹ اور تعینات کرنا ہے۔ اس کے بعد ہم آپ کو دکھاتے ہیں کہ SageMaker پر RStudio سے RStudio Connect اور RStudio پیکیج مینیجر کا استعمال کیسے کریں۔ ہم ایک استعمال کرتے ہیں UCI چھاتی کے کینسر کا ڈیٹاسیٹ SageMaker پر RStudio میں R زبان میں کئی قسم کے ML مواد تیار کرنے کے لیے۔ ہم پوسٹ میں جس ML مواد کا مظاہرہ کرتے ہیں اس میں R Markdown اور R Shiny ایپلیکیشن شامل ہے۔
حل جائزہ
حل فن تعمیر RStudio Connect اور RStudio Package Manager Docker کنٹینرز کے پیشہ ورانہ ورژن پر مبنی ہے۔ RStudio Connect اور RStudio پیکیج مینیجر کو دو میں ترتیب دیا گیا ہے۔ دستیابی زون اعلی دستیابی کے لئے. RStudio Connect اور RStudio Package Manager دونوں کنٹینرز آنے والی ٹریفک کو ہینڈل کرنے کے لیے خودکار اسکیلنگ کو سپورٹ کرتے ہیں جو کنٹینرز کے اندر آنے والی درخواستوں، میموری، اور CPU کے استعمال پر منحصر ہے۔
کنٹینر کی تصاویر کو ذخیرہ کیا جاتا ہے اور اس سے حاصل کیا جاتا ہے۔ ایمیزون لچکدار کنٹینر رجسٹری (ایمیزون ای سی آر) کمزوری اسکین کے ساتھ فعال ہے۔ تصویریں لگانے سے پہلے کمزوری کے مسائل پر توجہ دی جانی چاہیے۔
مندرجہ ذیل خاکہ حل کے فن تعمیر کی وضاحت کرتا ہے۔
حل ورک فلو میں درج ذیل اقدامات ہیں:
- R صارفین بذریعہ RStudio Connect اور RStudio پیکیج مینیجر تک رسائی حاصل کرتے ہیں۔ ایمیزون روٹ 53. روٹ 53 آنے والی درخواستوں کے لیے ایک DNS سروس ہے۔
- روٹ 53 آنے والی درخواستوں کو حل کرتا ہے اور انہیں آگے بھیجتا ہے۔ AWS WAF سیکورٹی چیک کے لئے.
- درست درخواستیں ایک تک پہنچ جاتی ہیں۔ ایپلیکیشن لوڈ بیلنسر (ALB)، جو ان کو آگے بھیجتا ہے۔ ایمیزون لچکدار کنٹینر سروس (ایمیزون ای سی ایس) کلسٹر۔ ALB ایک HTTPS سرٹیفکیٹ کے لیے آنے والی درخواستوں کو چیک کرتا ہے، جسے جاری کیا جاتا ہے اور اس کی توثیق ہوتی ہے۔ AWS سرٹیفکیٹ مینیجر.
- ایمیزون ای سی ایس کنٹینرز کو کلسٹر میں کنٹرول کرتا ہے۔ ایمیزون لچکدار کمپیوٹ کلاؤڈ (ایمیزون EC2) مثالیں (EC2 لانچ کی قسم) ایک میں آٹو اسکیلنگ گروپ اور ایک کا استعمال کرتے ہوئے ضرورت کے مطابق کنٹینرز کی تعداد کو اوپر اور نیچے کرنے کا ذمہ دار ہے۔ ایمیزون ای سی ایس صلاحیت فراہم کنندہ.
- آنے والی درخواستوں پر RStudio Connect سرور کے ذریعہ کسی بھی دستیاب RStudio Connect کنٹینرز پر کارروائی کی جاتی ہے۔ صارفین کی تصدیق کی جاتی ہے اور ایپلی کیشنز ویب براؤزر پر پیش کی جاتی ہیں۔ RStudio پیکیج مینیجر کی درخواستوں کو پیکیج مینیجر کنٹینر پر بھیج دیا جاتا ہے۔
- ایمیزون ارورہ سرور لیس PostgreSQL ڈیٹا بیس کا استعمال RStudio Connect اور RStudio پیکیج مینیجر دونوں کے لیے متعدد کنٹینرز کا استعمال کرتے ہوئے اعلی دستیابی فراہم کرنے کے لیے کیا جاتا ہے۔ ارورہ سرور لیس کلسٹر ڈیٹا بیس کا خود بخود بیک اپ لیتا ہے۔ ارورہ پر ڈیٹا کو باقی استعمال کرتے ہوئے انکرپٹ کیا جاتا ہے۔ AWS کلیدی انتظام کی خدمت (AWS KMS)۔
- ایمیزون لچکدار فائل سسٹم (Amazon EFS) RStudio Connect اور RStudio پیکیج مینیجر کو درکار مستقل فائل سسٹم فراہم کرتا ہے۔ Amazon EFS پر ڈیٹا کو AWS KMS کا استعمال کرتے ہوئے آرام سے خفیہ کیا جاتا ہے۔ ایمیزون ای ایف ایس ایک این ایف ایس فائل سسٹم ہے جو ایک سے زیادہ دستیابی زونز میں ڈیٹا اسٹور کرتا ہے۔ AWS علاقہ ڈیٹا کی استحکام اور اعلی دستیابی کے لیے۔ RStudio Connect اور RStudio پیکیج مینیجر کنٹینر Amazon EFS ماؤنٹس پر بنائی گئی فائلوں کا خود بخود Amazon EFS کے ذریعے بیک اپ لیا جاتا ہے۔
- اگر صارف کا سیشن عوامی انٹرنیٹ کے ساتھ بات چیت کرتا ہے، تو آؤٹ باؤنڈ درخواستیں a کو بھیجی جاتی ہیں۔ NAT گیٹ وے نجی کنٹینر سب نیٹ سے۔
- NAT گیٹ وے آؤٹ باؤنڈ درخواستوں پر کارروائی کے لیے بھیجتا ہے۔ انٹرنیٹ گیٹ وے. انٹرنیٹ کے راستے بھی ترتیب دے سکتے ہیں۔ AWS ٹرانزٹ گیٹ وے
ہم استعمال کرتے ہیں AWS کلاؤڈ ڈویلپمنٹ کٹ (AWS CDK) بنیادی ڈھانچے کا کوڈ تیار کرنے اور کوڈ کو ایک میں ذخیرہ کرنے کے لیے ازگر کے لیے AWS CodeCommit ذخیرہ، تاکہ AWS کوڈ پائپ لائن AWS CDK اسٹیکس کو خودکار تعمیرات کے لیے مربوط کر سکتا ہے۔
تعیناتی کوڈ استعمال کرتا ہے۔ روٹ 53 عوامی میزبانی والے زون عوامی طور پر قابل رسائی URLs پر RStudio Connect اور RStudio پیکیج مینیجر کی خدمت کے لیے۔ آپ استعمال کر سکتے ہیں روٹ 53 نجی میزبانی والے زون اندرونی ALB کے ساتھ RStudio Connect اور RStudio پیکیج مینیجر کنٹینرز کے لیے، جو VPC-only کنیکٹیویٹی موڈ میں SageMaker پر RStudio سے آنے والے صارفین کے لیے پرائیویٹ اینڈ پوائنٹ فراہم کرتا ہے۔ اس کا مطلب ہے کہ آپ کو اپنے AWS اکاؤنٹ میں پہلے سے موجود عوامی ڈومین کی ضرورت نہیں ہے۔ تاہم، آپ کو عوامی ڈاکر امیجز لانے کی ضرورت ہے (آر اسٹوڈیو کنیکٹ, RStudio پیکیج مینیجر) اور ان کو نجی ایمیزون ای سی آر ریپوزٹری میں اسٹور کریں اور انفراسٹرکچر کی تعمیر کے لیے ان تصاویر کی طرف تعیناتی کوڈ کی نشاندہی کریں۔
اگر AWS سروسز کے درمیان تمام مواصلتیں AWS کے اندر ہی رہیں تو آپ استعمال کر سکتے ہیں۔ AWS پرائیویٹ لنک AWS سروسز کے لیے VPC اینڈ پوائنٹس کو ترتیب دینے کے لیے۔ AWS PrivateLink اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ انٹر سروس ٹریفک AWS سروس اینڈ پوائنٹس کے لیے انٹرنیٹ کے سامنے نہ آئے۔
آپ کا حوالہ بھی دے سکتے ہیں۔ RStudio سے RStudio ٹیم حل اس پوسٹ میں زیر بحث حل کے متبادل کے طور پر AWS میں Amazon EC2 پر RStudio ٹیکنالوجی اسٹیک کو کیسے تعینات کرنا ہے یہ سیکھنے کے لیے۔
شرائط
سورس کوڈ سے AWS CDK سٹیکس کو تعینات کرنے کے لیے، آپ کو ساتھ میں بیان کردہ شرائط کا جائزہ لینے اور ان کو انجام دینے کی ضرورت ہے۔ GitHub ذخیرہ یہ یقینی بنانے کے لیے کہ آپ کے پاس آگے بڑھنے کے لیے ضروری وسائل موجود ہیں۔
حل شروع کریں۔
- کلون GitHub ذخیرہچیک کریں rsc-rspm برانچ، اور aws-fargate-with-rstudio-اوپن سورس فولڈر میں جائیں۔
- ایک CodeCommit ذخیرہ بنائیں مندرجہ ذیل کمانڈ کے ساتھ RStudio Connect/RStudio پیکیج مینیجر کی تنصیب کے لیے سورس کوڈ کو پکڑنے کے لیے:
- مطلوبہ پیرامیٹرز پاس کریں۔ cdk.json میں مرحلہ 3 کے بعد کی تنصیب کے مراحل کے حصے پڑھنا فائل.
- انسٹال کریں پیکیج کی ضروریات AWS CDK درخواست کے لیے:
- کوڈ کو CodeCommit ریپوزٹری میں بھیجنے سے پہلے، AWS CDK سٹیکس کی ترکیب کریں۔ یہ یقینی بناتا ہے کہ تمام ضروری سیاق و سباق کی اقدار میں آباد ہیں۔
cdk.context.json
فائل اور ڈمی اقدار کو نقشہ بنائے جانے سے گریز کرتا ہے۔ - اپنے بنائے ہوئے CodeCommit ریپو میں تبدیلیوں کا ارتکاب کریں۔ میں مرحلہ 5 پر عمل کریں۔ کی تنصیب کے مراحل اگر آپ کو گٹ کمانڈز میں مدد کی ضرورت ہو تو ریڈمی کا۔
- CodePipeline کا استعمال کرتے ہوئے RStudio Connect/RStudio پیکیج مینیجر کو انسٹال کرنے کے لیے AWS CDK سٹیکس تعینات کریں۔ اس قدم میں تقریباً 30 منٹ لگتے ہیں۔
- پر تشریف لے جائیں کوڈ پائپ لائن کنسول (لنک آپ کو اس پر لے جاتا ہے۔
us-west-2
علاقہ)۔ پائپ لائن کی نگرانی کریں اور تصدیق کریں کہ خدمات کامیابی سے بنی ہیں۔
پائپ لائن کا نام ہے۔ RSC-RSPM-App-Pipeline-<instance>
. اس وقت سے، پائپ لائن آپ کے بنائے ہوئے CodeCommit ریپوزٹری کے کمٹ پر متحرک ہوتی ہے۔ چلانے کی ضرورت نہیں ہے۔ cdk deploy
(مرحلہ 7) مزید۔
- پائپ لائن کی تنصیب مکمل ہونے پر، آپ درج ذیل یو آر ایل کا استعمال کرتے ہوئے RStudio Connect اور RStudio پیکیج مینیجر تک رسائی حاصل کر سکتے ہیں، جہاں
r53_base_domain
، اورinstance
وہ پیرامیٹرز ہیں جن میں آپ گزرے ہیں۔ cdk.json:https://connect.<instance>.<r53_base_domain>
https://package.<instance>.<r53_base_domain>
- آپ استعمال کر سکتے ہیں ایمیزون ای سی ایس ایگزیک RStudio Connect اور RStudio پیکیج مینیجر دونوں کنٹینرز میں لاگ ان کرنے کے لیے۔ پیروی کریں یا پیچھے چلیں پڑھنا ہدایات کے ل.
RStudio پیکیج مینیجر کے ساتھ پیکجوں کا نظم کریں۔
RStudio پیکیج مینیجر کسی تنظیم میں R پیکجوں کی مستقل مزاجی اور معیاری بنانے میں مدد کرتا ہے۔ RStudio پیکیج مینیجر میں، ایک IT منتظم ذخیرہ میں منظور شدہ پیکج شامل کر سکتا ہے۔ مختلف پیکجز یا پیکیج ورژن تک رسائی حاصل کرنے کے لیے متعدد گروپس بنائے جا سکتے ہیں۔ RStudio پیکیج مینیجر پیکجوں کی تمام اپڈیٹنگ اور ورژننگ کو بھی سنبھالتا ہے۔ منتظم پیکجوں میں خودکار اپ ڈیٹس کو فعال کر سکتا ہے، یا RStudio پیکیج مینیجر کو اس طرح ترتیب دے سکتا ہے کہ پیکجز کو صرف دستی طور پر اپ ڈیٹ کیا جا سکے، جو RStudio پیکیج مینیجر اور CRAN سروس کے درمیان مزید تنہائی فراہم کرتا ہے۔
RStudio پیکیج مینیجر کو ترتیب دیں۔
ہم ایک ذخیرہ بنا سکتے ہیں جو RStudio CRAN سے پیکجوں کو استعمال کرکے کھینچتا ہے۔ مندرجہ ذیل احکامات. ہمیں ان کمانڈز کو چلانے کے لیے Amazon ECS Exec کا استعمال کرتے ہوئے RStudio Package Manager میں SSH کرنے کی ضرورت ہے۔
کمانڈز ایک ذخیرہ تخلیق کرتی ہیں اور اسے بلٹ ان سورس کے نام سے سبسکرائب کرتی ہیں۔ cran
. جب یہ مکمل ہو جاتا ہے، dev-cran
ریپوزٹری RStudio Package Manager کے ویب انٹرفیس میں دستیاب ہے، جیسا کہ درج ذیل اسکرین شاٹ میں دکھایا گیا ہے۔ یہ ویب انٹرفیس ایڈمنسٹریٹر کے ساتھ ساتھ ان صارفین کے لیے بھی قابل رسائی ہے جن کے پاس اس کا URL ہے۔
CRAN پیکجوں کو پیش کرنے کے علاوہ، مقامی پیکجوں، Git پیکیجز، مقامی پیکجوں کے ساتھ CRAN پیکجوں، منظور شدہ CRAN اور مقامی پیکجوں کا ایک ذیلی سیٹ، اور GitHub سے بلیڈنگ ایج پیکجز کو تقسیم کرنے کے لیے ریپوزٹریز بنائی جا سکتی ہیں۔ ذخیرے بنانے کے طریقے کے بارے میں مزید تفصیلات کے لیے، دیکھیں CRAN پیکجز کی خدمت کرنا. اس کے علاوہ، RStudio پیکیج مینیجر سپورٹ کرتا ہے۔ بایو کنڈکٹر. بائیو کنڈکٹر لائف سائنسز میں R پیکجوں کا ایک عام استعمال شدہ ماحولیاتی نظام ہے۔ ہم بائیو کنڈکٹر پیکجوں کو CRAN کے ساتھ ساتھ RStudio Package Manager میں مقامی پیکجوں کو جوڑ سکتے ہیں۔
RStudio پیکیج مینیجر پیکیج ورژن
RStudio پیکیج مینیجر کے ویب انٹرفیس میں، پر سیٹ اپ ٹیب، آپ کیلنڈر کے منظر میں تاریخ کے لحاظ سے ایک ذخیرہ منتخب کر سکتے ہیں۔ آپ یہ بھی منتخب کر سکتے ہیں کہ آیا پیکجز کا تازہ ترین ورژن استعمال کرنا ہے، یا پیکجز کو کسی خاص سنیپ شاٹ میں منجمد کرنا ہے، جیسا کہ درج ذیل اسکرین شاٹ میں دکھایا گیا ہے۔
پر سیٹ اپ tab، ہم یہ بھی دیکھ سکتے ہیں کہ ریپوزٹری کے پیکجوں کے لیے کونسی سسٹم کی ضرورت ہو سکتی ہے، ان کو انسٹال کرنے کے لیے کمانڈز کے ساتھ۔
RStudio Connect اور RStudio پیکیج مینیجر استعمال کرنے کے لیے SageMaker ڈومین پر ایک RStudio کو ترتیب دیں۔
RStudio کے ساتھ SageMaker ڈومین بناتے وقت، آپ کے پاس اپنے SageMaker ڈومین کے تمام صارفین کے لیے ڈیفالٹ RStudio Connect سرور اور RStudio پیکیج مینیجر ریپوزٹری سیٹ کرنے کا اختیار ہوتا ہے۔ SageMaker ڈومین بنانے کے عمل کے دوران، جیسا کہ تفصیل میں ہے۔ RStudio کے ساتھ SageMaker ڈومین بنائیں سیکشن میں ایمیزون سیج میکر پر آر اسٹوڈیو کے ساتھ شروعات کرناآپ تمام صارف پروفائلز کے لیے ڈیفالٹ RStudio Connect اور RStudio Package Manager URLs کو ترتیب دے سکتے ہیں۔ مرحلہ 3: RStudio کی ترتیبات. کے لئے آر اسٹوڈیو کنیکٹ، RStudio Connect سرور URL درج کریں۔ کے لیے RStudio پیکیج مینیجر، ایک CRAN یا بائیو کنڈکٹر ذخیرہ درج کریں۔
پہلے سے طے شدہ URLs کو ترتیب دیا گیا ہے اور اس میں محفوظ کیا گیا ہے۔ /etc/rstudio/rsession.conf
SageMaker پر RStudio کے تمام صارفین کے لیے۔ آپ R کنسول میں پہلے سے طے شدہ ذخیرہ کی تصدیق کر سکتے ہیں۔ options('repos')
. آپ کو اپنے RStudio پیکیج مینیجر کی طرف اشارہ کرنے والا ذخیرہ نظر آنا چاہیے۔ جیسا کہ پہلے سے طے شدہ RStudio Connect URL کا تعلق ہے، جب آپ R مواد کا ایک حصہ شائع کرتے ہیں تو یہ خود بخود آباد ہو جاتا ہے۔
آر سیشن میں RStudio پیکیج مینیجر سے ایک ذخیرہ کو اپ ڈیٹ کرنا
اگر آپ کے پاس پہلے سے ہی SageMaker پر کام کرنے والا RStudio ہے اور آپ ایک مختلف ذخیرہ استعمال کرنا چاہتے ہیں، تو آپ SageMaker پر RStudio میں اپنے R سیشن کو درج ذیل مراحل کے ساتھ اپنے RStudio پیکیج مینیجر سے ذخیرہ استعمال کرنے کے لیے ترتیب دے سکتے ہیں۔
- ایک آر سیشن میں، پر آلات مینو، منتخب کریں عالمی اختیارات.
- میں سے انتخاب کریں پیکجوں کے اور پھر منتخب کریں تبدیل کریں.
- میں اپنی مرضی کے فیلڈ میں، منتخب ذخیرے کے لیے URL درج کریں (پر پایا جاتا ہے۔ سیٹ اپ RStudio پیکیج مینیجر ویب انٹرفیس کا ٹیب)، اور منتخب کریں۔ OK.
- میں سے انتخاب کریں OK دوبارہ، اور ہم کر چکے ہیں!
اب، جو پیکجز ہم RStudio میں انسٹال کرتے ہیں وہ آپ کے RStudio پیکیج مینیجر سرور سے منتخب کردہ ریپوزٹری سے حاصل کیے جاتے ہیں۔ آپ اس سے تصدیق کر سکتے ہیں۔ options('repos')
یا ایک پیکیج انسٹال کرکے دیکھیں کہ یہ کہاں سے کھینچ رہا ہے۔ مزید تفصیلات کے لیے دیکھیں کامیابی کی جانچ ہو رہی ہے۔.
آر سیشن میں RStudio Connect اکاؤنٹ کو اپ ڈیٹ کریں۔
اگر آپ کے پاس پہلے سے ہی SageMaker پر کام کرنے والا RStudio ہے اور آپ پہلے سے طے شدہ سے مختلف RStudio Connect سرور استعمال کرنا چاہتے ہیں تو درج ذیل مراحل کو مکمل کریں:
- پر آلات مینو، منتخب کریں عالمی اختیارات.
- میں سے انتخاب کریں پبلشنگ.
- میں سے انتخاب کریں رابطہ قائم کریں.
- میں سے انتخاب کریں آر اسٹوڈیو کنیکٹ.
- اپنے سرور کا عوامی URL درج کریں، مثال کے طور پر،
https://xxxx.rstudioconnect.com
، اور منتخب کریں اگلے.
اگر یہ پہلی بار ہوا ہے تو ایک نیا صفحہ آپ کو کسی اکاؤنٹ کے ساتھ لاگ ان کرنے کے لیے کہتا ہے۔
- میں سے انتخاب کریں رابطہ قائم کریں آگے بڑھنے کے لئے.
- میں سے انتخاب کریں اکاؤنٹ جڑیں RStudio میں ڈائیلاگ میں۔
آپ کو فہرست میں RStudio Connect صارف پروفائل اور سرور URL نظر آنا چاہیے۔
مزید معلومات کے لئے، دیکھیں اپنا RStudio اکاؤنٹ منسلک کریں۔، اور کنیکٹنگ: RStudio IDE.
اب RStudio Connect سرور کامیابی سے Amazon SageMaker پر RStudio سے منسلک ہو گیا ہے۔ ہم کچھ بہترین مواد بنانے اور شائع کرنے کے لیے تیار ہیں۔
Amazon SageMaker پر RStudio میں ML مواد بنائیں
آپ Amazon SageMaker پر RStudio کے اندر آسانی سے ایک تجزیہ بنا سکتے ہیں اور پش بٹن سے اسے اپنے RStudio Connect پر شائع کر سکتے ہیں تاکہ آپ کے ساتھی آپ کے تجزیے کو استعمال کر سکیں۔ اس پوسٹ کے لیے، ہم استعمال کرتے ہیں a UCI چھاتی کے کینسر کا ڈیٹاسیٹ سے mlbench
اشاعت کے عام استعمال کے کچھ معاملات کو دیکھنے کے لیے: R Markdown اور Shiny ایپ۔
آر مارک ڈاؤن
R Markdown ایک مارک ڈاؤن فائل کے حصے کے طور پر R میں اپنے تجزیوں کو چلانے اور RStudio Connect میں اشتراک کرنے کا ایک بہترین ٹول ہے۔ میں rsconnect_rmarkdown/breast_cancer_eda.Rmd
، ہم مارک ڈاؤن میں متن کے ساتھ ڈیٹاسیٹ پر دو آسان تجزیے اور پلاٹنگ کرتے ہیں:
ہم منتخب کرکے فائل کا جائزہ لے سکتے ہیں۔ بننا اور اسے منتخب کرکے RStudio Connect پر شائع کریں۔ شائع.
R Markdown کے علاوہ، اکثر نہیں، آپ Shiny کے ساتھ ایک انٹرایکٹو ایپلی کیشن یا ڈیش بورڈ بنا رہے ہیں۔ آئیے دیکھتے ہیں کہ ہم Amazon SageMaker پر RStudio سے RStudio Connect پر چمکدار ایپس کیسے شائع کر سکتے ہیں۔
چمکدار درخواست
چمکدار ایک آر پیکج ہے جو پروگرام کے لحاظ سے انٹرایکٹو ویب ایپلیکیشنز بنانا آسان بناتا ہے۔ ڈیٹا سائنسدانوں میں یہ مقبول ہے کہ وہ اپنے تجزیوں اور ماڈلز کو چمکدار ایپلی کیشن کے ذریعے اپنے اسٹیک ہولڈرز کے ساتھ شیئر کریں۔ میں rsconnect_shiny/breast-cancer-app/
، ہم میں ایک ایم ایل ماڈل تیار کرتے ہیں۔ breast_cancer_modeling.r
اور صارفین کو ڈیٹا اور ایم ایل ماڈل کے ساتھ تعامل کرنے کی اجازت دینے کے لیے ایک ویب ایپلیکیشن بنائیں۔
شائع کرنا، کھولنا app.R
اور منتخب کریں شائع. دونوں کو منتخب کریں۔ app.R
اور breast_cancer_modeling.r
شائع کرنا.
ایپلی کیشن میں، آپ پلاٹ میں تصور کرنے کے لیے دو فیچرز کو تبدیل کر سکتے ہیں اور پلاٹ میں موجود ڈیٹا پوائنٹس کو منتخب کر سکتے ہیں تاکہ اصل ڈیٹا اور ماڈل کی پیشین گوئیاں دیکھیں کہ آیا وہ سومی ہیں یا مہلک کینسر کے کیسز۔ امکانی حد کو سلائیڈ کر کے، آپ ماڈل کے ساتھ تعامل کر سکتے ہیں اور درجہ بندی کے مختلف شمار حاصل کر سکتے ہیں۔ آپ مندرجہ ذیل اسکرین شاٹ میں ڈیش بورڈ کو ایکشن میں دیکھ سکتے ہیں۔
نتیجہ
اس پوسٹ میں، ہم نے آپ کو دکھایا کہ AWS میں RStudio Connect اور RStudio Package Manager سرورز کو AWS Fargate اور Amazon ECS پر مبنی آرکیٹیکچر کے ساتھ AWS CDK کا استعمال کرتے ہوئے کیسے تعینات کیا جائے۔ کلاؤڈ میں چلنے والے RStudio Connect اور RStudio پیکیج مینیجر کے ساتھ، ہم نے آپ کو دکھایا کہ انہیں Amazon SageMaker پر RStudio سے کیسے استعمال کیا جائے۔ پھر ہم نے یہ ظاہر کیا کہ R-based میٹریل جیسے R Markdown اور Shiny ایپلی کیشنز کو RStudio Connect مثال میں چھاتی کے کینسر کی پیش گوئی کے استعمال کے کیس کی بنیاد پر کیسے لگایا جائے۔
کلاؤڈ میں RStudio Connect مثال کا ہونا نہ صرف آپ کی ML اور ڈیٹا سائنس ٹیموں کو زیادہ مؤثر طریقے سے تعاون کرنے کے قابل بناتا ہے، بلکہ اسٹیک ہولڈرز اور کاروباری اکائیوں کے درمیان ML بصیرت کا اشتراک بھی بہت آسان بناتا ہے۔ اس کے نتیجے میں بہتر کاروباری نتائج کے لیے آپ کی تنظیم میں ML کے استعمال کو فروغ ملتا ہے۔ RStudio Package Manager کے ساتھ، آپ پراجیکٹ کی تولیدی صلاحیت کو یقینی بنانے کے لیے قابل اعتماد ذرائع سے R پیکجز کو تیزی سے اور محفوظ طریقے سے منظم، سرو، اور انسٹال کر سکتے ہیں۔
آپ پوسٹ میں ڈیٹا سائنسدان کے نقطہ نظر سے SageMaker پر RStudio کے بارے میں مزید جان سکتے ہیں۔ ڈیٹا سائنسدانوں کے لیے Amazon SageMaker پر مکمل طور پر منظم RStudio کا اعلان. آپ پوسٹ میں SageMaker پر RStudio کو ترتیب دینے اور اس کا انتظام کرنے کے طریقے کے بارے میں مزید جان سکتے ہیں۔ ایمیزون سیج میکر پر آر اسٹوڈیو کے ساتھ شروعات کرنا. ایمیزون سیج میکر اسٹوڈیو کے بارے میں مزید جاننے کے لیے، کلاؤڈ میں ایم ایل کے لیے پہلا IDE، دیکھیں ایمیزون سیج میکر اسٹوڈیو.
مصنفین کے بارے میں
مائیکل ہسی ایک سینئر AI/ML ماہر حل آرکیٹیکٹ ہے۔ وہ ایمیزون مشین لرننگ پیشکشوں اور اپنے ایم ایل ڈومین علم کے امتزاج کے ساتھ اپنے ایم ایل سفر کو آگے بڑھانے کے لیے صارفین کے ساتھ کام کرتا ہے۔ سیئٹل ٹرانسپلانٹ کے طور پر، وہ اس عظیم مادر فطرت کو تلاش کرنا پسند کرتا ہے جو اس خطے کو پیش کرتا ہے، جیسے پیدل سفر کے راستے، SLU میں کیکنگ کے مناظر، اور Shilshol Bay میں غروب آفتاب۔
چایان پانڈا کلاؤڈ انفراسٹرکچر آرکیٹیکٹ ہے۔ وہ AWS صارفین کو کلاؤڈ مائیگریشن، کلاؤڈ انفراسٹرکچر (سیکیورٹی، نیٹ ورک، DevOps)، گرین فیلڈ پلیٹ فارم کے نفاذ، بگ ڈیٹا/AI/ML، اور سرور لیس اور ڈیٹا بیس کے حل کے لیے مضبوط حل ڈیزائن پر مشاورتی خدمات اور فکری قیادت فراہم کرتا ہے۔ جب وہ گاہکوں کے بارے میں جنون نہیں رکھتا ہے، تو وہ مختصر دوڑ، موسیقی، کتاب، یا اپنے خاندان کے ساتھ سفر سے لطف اندوز ہوتا ہے۔
فاروق صابر ایک سینئر AI/ML ماہر حل آرکیٹیکٹ ہے۔ وہ ڈیٹا سائنس، مشین لرننگ، اور مصنوعی ذہانت کا استعمال کرتے ہوئے صارفین کو ان کے کاروباری مسائل حل کرنے میں مدد کرتا ہے۔
- '
- 000
- 100
- 7
- 9
- تک رسائی حاصل
- اکاؤنٹ
- عمل
- مشاورتی
- تمام
- ایمیزون
- ایمیزون EC2
- ایمیزون مشین لرننگ
- ایمیزون سیج میکر
- کے درمیان
- تجزیہ
- اپلی کیشن
- درخواست
- ایپلی کیشنز
- ایپس
- فن تعمیر
- ارد گرد
- مصنوعی ذہانت
- ارورہ
- آٹومیٹڈ
- دستیابی
- AWS
- خلیج
- سیاہ
- خون بہہ رہا ہے کنارے
- چھاتی کا کینسر
- براؤزر
- تعمیر
- عمارت
- کاروبار
- کیلنڈر
- کینسر
- اہلیت
- مقدمات
- سرٹیفکیٹ
- تبدیل
- چیک
- درجہ بندی
- بادل
- کلاؤڈ بنیادی ڈھانچے
- کوڈ
- آنے والے
- کامن
- کموینیکیشن
- کمپیوٹنگ
- رابطہ
- بسم
- کھپت
- کنٹینر
- کنٹینر
- مواد
- تخلیق
- گاہکوں
- ڈیش بورڈ
- اعداد و شمار
- ڈیٹا سائنس
- ڈیٹا بیس
- ڈیٹا بیس
- ڈیزائن
- ترقی
- ڈویلپرز
- ترقی
- DevOps
- DNS
- میں Docker
- ماحول
- ایج
- انجینئرز
- انٹرپرائز
- ماحولیات
- خاندان
- خصوصیات
- کی مالی اعانت
- پہلا
- پہلی بار
- پر عمل کریں
- منجمد
- GIF
- جاؤ
- GitHub کے
- عظیم
- صحت کی دیکھ بھال
- ہائی
- لمبی پیدل سفر
- پکڑو
- ہوسٹنگ
- کس طرح
- کیسے
- HTTPS
- ICS
- صنعتوں
- معلومات
- انفراسٹرکچر
- بصیرت
- انٹیلی جنس
- انٹرایکٹو
- انٹرنیٹ
- تنہائی
- مسائل
- IT
- کلیدی
- علم
- زبان
- تازہ ترین
- شروع
- قیادت
- جانیں
- سیکھنے
- زندگی سائنس
- LINK
- لسٹ
- لوڈ
- مقامی
- مشین لرننگ
- انتظام
- مواد
- ML
- ماڈل
- ماں
- منتقل
- موسیقی
- نیٹ ورک
- پیش کرتے ہیں
- پیشکشیں
- کھول
- اختیار
- تنظیم
- تنظیمیں
- نقطہ نظر
- پلیٹ فارم
- مقبول
- کی پیشن گوئی
- پیشن گوئی
- پیش نظارہ
- نجی
- پروفائل
- پروفائلز
- منصوبے
- عوامی
- شائع
- ھیںچو
- ازگر
- مقدار
- ضروریات
- وسائل
- باقی
- کا جائزہ لینے کے
- روٹ
- رن
- چل رہا ہے
- sagemaker
- سکیلنگ
- اسکین
- سائنس
- سائنس
- سائنسدانوں
- سیٹل
- سیکورٹی
- منتخب
- بے سرور
- سروسز
- خدمت
- مقرر
- سیکنڈ اور
- مختصر
- سادہ
- سنیپشاٹ
- So
- حل
- حل
- شروع
- رہنا
- ذخیرہ
- پردہ
- غروب آفتاب
- حمایت
- کی حمایت کرتا ہے
- سطح
- کے نظام
- ٹیکنالوجی
- ماخذ
- سوچا قیادت۔
- وقت
- سب سے اوپر
- ٹریفک
- ٹرانزٹ
- سفر
- تازہ ترین معلومات
- صارفین
- لنک
- خطرے کا سامنا
- ویب
- ویب ایپلی کیشنز
- ویب براؤزر
- ڈبلیو
- کے اندر
- کام
- کام کا بہاؤ
- کام کرتا ہے