.. raw:: html

   <!--
   # Using Amazon SageMaker
   -->

.. _sec_sagemaker:

Sử dụng Amazon SageMaker
========================


.. raw:: html

   <!--
   Many deep learning applications require a significant amount of computation.
   Your local machine might be too slow to solve these problems in a reasonable amount of time.
   Cloud computing services give you access to more powerful computers to run the GPU-intensive portions of this book.
   This tutorial will guide you through Amazon SageMaker: a service that allows you to run this book easily.
   -->

Nhiều ứng dụng học sâu yêu cầu một lượng lớn các phép tính. Máy tính của
bạn có thể quá chậm để giải quyết vấn đề này trong một khoảng thời gian
hợp lý. Các dịch vụ điện toán đám mây cho phép bạn truy cập vào những
máy tính mạnh mẽ hơn để chạy các phần yêu cầu GPU trong cuốn sách này.
Phần này sẽ cung cấp hướng dẫn về Amazon SageMaker: một dịch vụ cho phép
bạn chạy các đoạn mã nguồn trong cuốn sách này một cách dễ dàng.

.. raw:: html

   <!--
   ## Registering and Logging In
   -->

Đăng ký và Đăng nhập
--------------------

.. raw:: html

   <!--
   First, we need to register an account at https://aws.amazon.com/.
   We encourage you to use two-factor authentication for additional security.
   It is also a good idea to set up detailed billing and spending alerts to avoid any unexpected surprises in case you forget to stop any running instance.
   Note that you will need a credit card.
   After logging into your AWS account, go to your [console](http://console.aws.amazon.com/) 
   and search for "SageMaker" (see :numref:`fig_sagemaker`) then click to open the SageMaker panel.
   -->

Đầu tiên, ta cần đăng ký tài khoản tại https://aws.amazon.com/. Chúng
tôi khuyến khích sử dụng xác thực hai yếu tố để tăng cường bảo mật. Cũng
là một ý tưởng tốt khi cài đặt thông tin thanh toán chi tiết và thông
báo mức chi để tránh những chi phí ngoài ý muốn trong trường hợp bạn
quên dừng máy ảo đang chạy. Lưu ý rằng bạn sẽ cần một thẻ tín dụng. Sau
khi đăng nhập vào tài khoản AWS, đi tới `bảng điều
khiển <http://console.aws.amazon.com/>`__ của bạn và tìm kiếm từ khóa
“Sagemaker” (như trong :numref:`fig_sagemaker`) rồi nhấp vào
SageMaker.

.. raw:: html

   <!--
   ![Open the SageMaker panel.](../img/sagemaker.png)
   -->

.. _fig_sagemaker:

.. figure:: ../img/sagemaker.png
   :width: 300px

   Mở SageMaker.



Creating a SageMaker Instance
-----------------------------

–>

Tạo một Máy ảo SageMaker
------------------------

.. raw:: html

   <!--
   Next, let us create a notebook instance as described in :numref:`fig_sagemaker-create`.
   -->

Tiếp đến, hãy tạo một máy ảo notebook như đề cập trong
:numref:`fig_sagemaker-create`.

.. raw:: html

   <!--
   ![Create a SageMaker instance.](../img/sagemaker-create.png)
   -->

.. _fig_sagemaker-create:

.. figure:: ../img/sagemaker-create.png
   :width: 400px

   Tạo một máy ảo Sagemaker.



.. raw:: html

   <!--
   SageMaker provides multiple [instance types](https://aws.amazon.com/sagemaker/pricing/instance-types/) of different computational power and prices.
   When creating an instance, we can specify the instance name and choose its type.
   In :numref:`fig_sagemaker-create-2`, we choose `ml.p3.2xlarge`. With one Tesla V100 GPU and an 8-core CPU, this instance is powerful enough for most chapters.
   -->

Sagemaker cung cấp đa dạng `các loại máy
ảo <https://aws.amazon.com/sagemaker/pricing/instance-types/>`__ với sức
mạnh tính toán và mức chi phí khác nhau. Khi tạo một máy ảo, ta có thể
nêu chi tiết tên máy ảo và lựa chọn loại máy ảo mong muốn. Trong
:numref:`fig_sagemaker-create-2`, ta chọn ``ml.p3.2xlarge``. Với một
GPU Tesla V100 và một CPU 8-nhân, máy ảo này là đã đủ mạnh mẽ cho hầu
hết các chương.

.. raw:: html

   <!--
   ![Choose the instance type.](../img/sagemaker-create-2.png)
   -->

.. _fig_sagemaker-create-2:

.. figure:: ../img/sagemaker-create-2.png
   :width: 400px

   Chọn loại máy ảo.



.. raw:: html

   <!--
   A Jupyter notebook version of this book for fitting SageMaker is available at https://github.com/d2l-ai/d2l-en-sagemaker.
   We can specify this GitHub repository URL to let SageMaker clone this repository during instance creation, as shown in :numref:`fig_sagemaker-create-3`.
   -->

Một phiên bản Jupyter notebook tương thích với Sagemaker có thể tìm thấy
tại https://github.com/d2l-ai/d2l-en-sagemaker. Ta có thể nêu chi tiết
URL của Github repository này để Sagemaker clone về trong lúc tạo máy
ảo, như minh họa ở :numref:`fig_sagemaker-create-3`.

.. raw:: html

   <!--
   ![Specify the GitHub repository.](../img/sagemaker-create-3.png)
   -->

.. _fig_sagemaker-create-3:

.. figure:: ../img/sagemaker-create-3.png
   :width: 400px

   Nêu chi tiết Github repository.



.. raw:: html

   <!--
   ## Running and Stopping an Instance
   -->

Chạy và Dừng một Máy ảo
-----------------------

.. raw:: html

   <!--
   It may take a few minutes before the instance is ready.
   When it is ready, you can click on the "Open Jupyter" link as shown in :numref:`fig_sagemaker-open`.
   -->

Có thể mất vài phút để khởi động máy ảo. Khi đã khởi động xong, bạn có
thể nhấp vào “Open Jupyter” như trong :numref:`fig_sagemaker-open`.

.. raw:: html

   <!--
   ![Open Jupyter on the created SageMaker instance.](../img/sagemaker-open.png)
   -->

.. _fig_sagemaker-open:

.. figure:: ../img/sagemaker-open.png
   :width: 400px

   Mở Jupyter trong máy ảo Sagemaker đã khởi tạo.



.. raw:: html

   <!--
   Then, as shown in :numref:`fig_sagemaker-jupyter`, you may navigate through the Jupyter server running on this instance.
   -->

Sau đó, như minh họa trong :numref:`fig_sagemaker-jupyter`, bạn có thể
điều hướng thông qua máy chủ Jupyter đang chạy trên máy ảo này.

.. raw:: html

   <!--
   ![The Jupyter server running on the SageMaker instance.](../img/sagemaker-jupyter.png)
   -->

.. _fig_sagemaker-jupyter:

.. figure:: ../img/sagemaker-jupyter.png
   :width: 400px

   Máy chủ Jupyter chạy trên máy ảo Sagemaker.



.. raw:: html

   <!--
   Running and editing Jupyter notebooks on the SageMaker instance is similar to what we have discussed in :numref:`sec_jupyter`.
   After finishing your work, do not forget to stop the instance to avoid further charging, as shown in :numref:`fig_sagemaker-stop`.
   -->

Chạy và chỉnh sửa các Jupyter notebook trên máy ảo Sagemaker cũng tương
tự như những gì ta đã bàn luận ở :numref:`sec_jupyter`. Sau khi xong
việc, đừng quên dừng máy ảo để tránh bị tính thêm phí, như minh họa
trong :numref:`fig_sagemaker-stop`.

.. raw:: html

   <!--
   ![Stop a SageMaker instance.](../img/sagemaker-stop.png)
   -->

.. _fig_sagemaker-stop:

.. figure:: ../img/sagemaker-stop.png
   :width: 300px

   Dừng một máy ảo Sagemaker.



.. raw:: html

   <!--
   ## Updating Notebooks
   -->

Cập nhật Notebook
-----------------

.. raw:: html

   <!--
   We will regularly update the notebooks in the [d2l-ai/d2l-en-sagemaker](https://github.com/d2l-ai/d2l-en-sagemaker) GitHub repository.
   You can simply use the `git pull` command to update to the latest version.
   -->

Các notebook bản tiếng Anh sẽ thường xuyên được cập nhật tại GitHub repo
`d2l-ai/d2l-en-sagemaker <https://github.com/d2l-ai/d2l-en-sagemaker>`__.
Bạn có thể đơn giản sử dụng lệnh ``git pull`` để cập nhật phiên bản mới
nhất.

.. raw:: html

   <!--
   First, you need to open a terminal as shown in :numref:`fig_sagemaker-terminal`.
   -->

Đầu tiên, bạn cần mở một cửa sổ dòng lệnh như trong
:numref:`fig_sagemaker-terminal`.

.. raw:: html

   <!--
   ![Open a terminal on the SageMaker instance.](../img/sagemaker-terminal.png)
   -->

.. _fig_sagemaker-terminal:

.. figure:: ../img/sagemaker-terminal.png
   :width: 300px

   Mở một cửa sổ dòng lệnh trên máy ảo Sagemaker.



.. raw:: html

   <!--
   You may want to commit your local changes before pulling the updates.
   Alternatively, you can simply ignore all your local changes with the following commands in the terminal.
   -->

Bạn có thể muốn commit những thay đổi được thực hiện trên máy tính trước
khi kéo (*pull*) về những cập nhật mới. Mặt khác, bạn có thể đơn giản
phớt lờ những thay đổi của bạn với những dòng lệnh sau trong cửa sổ dòng
lệnh.

.. code:: bash

   cd SageMaker/d2l-en-sagemaker/
   git reset --hard
   git pull

Tóm tắt
-------

.. raw:: html

   <!--
   * We can launch and stop a Jupyter server through Amazon SageMaker to run this book.
   * We can update notebooks via the terminal on the Amazon SageMaker instance.
   -->

-  Ta có thể kích hoạt và dừng một máy chủ Jupyter thông qua Amazon
   Sagemaker để chạy cuốn sách này.
-  Ta có thể cập nhật các notebook thông qua cửa sổ dòng lệnh trên máy
   ảo Amazon Sagemaker.

Bài tập
-------

.. raw:: html

   <!--
   1. Try to edit and run the code in this book using Amazon SageMaker.
   2. Access the source code directory via the terminal.
   -->

1. Thử thay đổi và chạy mã nguồn trong cuốn sách này trên Amazon
   Sagemaker.
2. Truy cập vào thư mục mã nguồn thông qua cửa sổ dòng lệnh.

Thảo luận
---------

-  Tiếng Anh: `Main Forum <https://discuss.d2l.ai/t/422>`__
-  Tiếng Việt: `Diễn đàn Machine Learning Cơ
   Bản <https://forum.machinelearningcoban.com/c/d2l>`__

Những người thực hiện
---------------------

Bản dịch trong trang này được thực hiện bởi:

-  Đoàn Võ Duy Thanh
-  Phạm Hồng Vinh
-  Nguyễn Văn Quang
-  Nguyễn Văn Cường