从s3将文件导入jupyterlabs

Question

我有一个文件，我想导入到Sagemaker Jupyter笔记本python 3实例中使用。确切的代码是'import lstm'。我可以将文件存储在s3（可能是理想的）或本地存储，无论您喜欢哪个。我一直在网上搜索一段时间，但一直无法找到解决方案。我实际上只是想从Suraj Raval的youtube频道中运行/理解这段代码：https://github.com/llSourcell/Bitcoin_Trading_Bot。我运行时'import lstm'行失败了，我正在试图弄清楚如何使这个工作。

我试过了：从s3：// ... import lstm。失败我尝试了一些boto3方法，但无法使其工作。

import time
import threading
import lstm, etl, json. ##this line
import numpy as np
import pandas as pd
import h5py
import matplotlib.pyplot as plt
configs = json.loads(open('configs.json').read())
tstart = time.time()

我只想将lstm文件和所有其他文件导入Jupyter笔记本实例。

Answer 1

我认为您应该在SageMaker实例中克隆Github仓库而不是从S3导入文件。我能够通过克隆来重现SageMaker的比特币交易Bot笔记本。您可以按照以下步骤操作

Cloning Github Repo to SageMaker Notebook

1. 从AWS SageMaker控制台打开JupyterLab。
2. 从JupyterLab Launcher，打开终端。
3. 将目录更改为SageMaker

cd ~/SageMaker

4. 克隆BitCoin Trading Bot git repo

git clone https://github.com/llSourcell/Bitcoin_Trading_Bot.git
cd Bitcoin_Trading_Bot

5. 现在您可以打开笔记本电脑Bitcoin LSTM Prediction.ipynb并选择Tensorflow内核来运行笔记本电脑。

Adding files from local machine to SageMaker Notebook

要将本地计算机中的文件添加到SageMaker Notebook实例，可以在JupyterLab中使用file upload功能

Adding files from S3 to SageMaker Notebook

要将文件从S3添加到SageMaker Notebook实例，请使用AWS CLI或Python SDK上载/下载文件。

例如，使用AWS CLI将lstm.py文件从S3下载到SageMaker

aws s3 cp s3://mybucket/bot/src/lstm.py .

使用boto3 API

import boto3
s3 = boto3.resource('s3')
s3.meta.client.download_file('mybucket', 'bot/src/lstm.py', './lstm.py')