如何在AWS SageMaker中安装cleanlab库并直接使用find_label_issues函数？

方法1：在SageMaker Notebook实例里直接安装使用 #

• 打开你的SageMaker Notebook实例，新建或打开一个.ipynb文件。
• 在代码单元格中运行安装命令：

  !pip install cleanlab
  

• 安装完成后直接导入并调用函数：

  import cleanlab
  from cleanlab.classification import find_label_issues
  
  # 替换成你自己的标签数据集和模型预测概率
  label_issues = find_label_issues(
      labels=your_labels,
      pred_probs=your_pred_probs,
      # 按需添加其他参数，比如设置issue_score_threshold过滤结果
  )
  

方法2：在SageMaker训练任务中集成cleanlab #

• 如果需要在训练脚本中使用cleanlab，两种方式处理依赖：
  • 直接在训练脚本开头加入安装代码：

    import subprocess
    subprocess.check_call(["pip", "install", "cleanlab"])
    

  • 或者创建requirements.txt文件，写入cleanlab，在配置训练任务时指定该文件作为依赖来源。
• 之后在训练脚本里正常导入find_label_issues函数即可使用。

注意事项 #

• 只要你的SageMaker实例/训练作业没有被VPC限制访问PyPI，默认就能直接安装，无需额外配置权限。
• 需要特定版本的cleanlab时，安装命令里加上版本号即可，比如!pip install cleanlab==2.5.0。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Saeed