在保持平衡和 heir 神经网络参数大小的情况下，基于Amazon SageMaker 构建一个能够处理标签数据和非标签数据的自定义 Variables-Residual Network (Var-ResNet)。请以json的格式列出实现步骤，每个步骤不少于10字。
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{
  "步骤1": "定义项目需求和数据集特征，明确Var-ResNet的目标。",
  "步骤2": "使用Amazon SageMaker建立 Depend 虚拟环境，安装所需要的库和框架。",
  "步骤3": "准备数据集，包括数据的清洗、预处理，确保标签和非标签数据格式正确。",
  "步骤4": "设计自定义Var-ResNet模型，平衡参数敏感度和性能，保持heir属性。",
  "步骤5": "编写SageMaker training script，配置输入和输出的连接。",
  "步骤6": "在SageMaker中启动实例，上传预处理数据，开启训练作业。",
  "步骤7": "经过训练后，评估模型性能，根据结果调整模型参数或输入数据。",
  "步骤8": "优化模型，使用AWS Lambda构建Canary用于生产级模型服务的平稳过渡。",
  "步骤9": "完成模型的部署，持续监测模型在处理标签与非标签数据上的表现。",
  "步骤10": "定期更新数据集，保持模型的准确率和稳定性。"
}
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