使用Amazon SageMaker¶
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深度学习程序可能需要很多计算资源，这很容易超出你的本地计算机所能提供的范围。云计算服务允许你使用功能更强大的计算机更轻松地运行本书的GPU密集型代码。本节将介绍如何使用Amazon SageMaker运行本书的代码。
注册¶
首先，我们需要在注册一个帐户https://aws.amazon.com/%E3%80%82
为了增加安全性，鼓励使用双因素身份验证。设置详细的计费和支出警报也是一个好主意，以避免任何意外，例如，当忘记停止运行实例时。登录AWS帐户后，转到console并搜索“Amazon SageMaker”（参见
:numref:fig_sagemaker），然后单击它打开SageMaker面板。
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创建SageMaker实例¶
接下来，让我们创建一个notebook实例，如 :numref:fig_sagemaker-create所示。
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SageMaker提供多个具有不同计算能力和价格的实例类型。创建notebook实例时，可以指定其名称和类型。在
:numref:fig_sagemaker-create-2中，我们选择ml.p3.2xlarge：使用一个Tesla V100
GPU和一个8核CPU，这个实例的性能足够本书的大部分内容使用。
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用于与SageMaker一起运行的ipynb格式的整本书可从https://github.com/d2l-ai/d2l-pytorch-sagemaker%E8%8E%B7%E5%BE%97%E3%80%82
我们可以指定此GitHub存储库URL（ :numref:fig_sagemaker-create-3），以允许SageMaker在创建实例时克隆它。
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运行和停止实例¶
创建实例可能需要几分钟的时间。当实例准备就绪时，单击它旁边的“Open Jupyter”链接（
:numref:fig_sagemaker-open），以便你可以在此实例上编辑并运行本书的所有Jupyter Notebook（类似于
:numref:sec_jupyter中的步骤）。
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完成工作后，不要忘记停止实例以避免进一步收费（ :numref:fig_sagemaker-stop）。
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更新Notebook¶
这本开源书的notebook将定期在GitHub上的d2l-ai/d2l-pytorch-sagemaker存储库中更新。要更新至最新版本，你可以在SageMaker实例（
:numref:fig_sagemaker-terminal）上打开终端。
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你可能希望在从远程存储库提取更新之前提交本地更改。否则，只需在终端中使用以下命令放弃所有本地更改：
cd SageMaker/d2l-pytorch-sagemaker/
git reset --hard
git pull