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Die verschiedenen Phasen der Neptune ML-Verarbeitung verwenden unterschiedliche SageMaker KI-Instanzen. Im Folgenden wird beschrieben, wie Sie den richtigen Instance-Typ für die einzelnen Phasen auswählen. Informationen zu SageMaker KI-Instance-Typen und Preisen finden Sie unter Amazon SageMaker Pricing
Auswahl einer Instance für die Datenverarbeitung
Für den SageMaker KI-Datenverarbeitungsschritt ist eine Verarbeitungsinstanz erforderlich, die über ausreichend Arbeitsspeicher und Festplattenspeicher für die Eingabe-, Zwischen- und Ausgabedaten verfügt. Die spezifische Menge an Arbeits- und Festplattenspeicher, die benötigt wird, ist von den Eigenschaften des Neptune-ML-Diagramms und dessen exportierten Features abhängig.
Standardmäßig wählt Neptune ML die kleinste ml.r5-Instance aus, deren Arbeitsspeicher zehnmal größer als die Größe der exportierten Diagrammdaten auf der Festplatte ist.
Auswahl einer Instance für Modelltraining und Modelltransformation
Die Auswahl des richtigen Instance-Typs für Modelltraining oder Modelltransformation ist vom Typ der Aufgabe, der Größe des Diagramms und den Anforderungen an die Bearbeitungszeit abhängig. GPU-Instances stellen die beste Leistung bereit. Wir empfehlen grundsätzlich serielle p3- und g4dn-Instances. Sie können auch p2- oder p4d-Instances verwenden.
Standardmäßig wählt Neptune ML die kleinste GPU-Instance aus, deren Arbeitsspeicher größer als von Modelltraining und Modelltransformation benötigt ist. Informationen zu dieser Auswahl finden Sie in der Datei train_instance_recommendation.json im Amazon-S3-Datenverarbeitungsausgabeort. Dies ist ein Beispiel für den Inhalt einer train_instance_recommendation.json-Datei:
{
"instance": "(the recommended instance type for model training and transform)",
"cpu_instance": "(the recommended instance type for base processing instance)",
"disk_size": "(the estimated disk space required)",
"mem_size": "(the estimated memory required)"
}Auswahl einer Instance für einen Inferenzendpunkt
Die Auswahl des richtigen Instance-Typs für einen Inferenzendpunkt ist vom Typ der Aufgabe, der Größe des Diagramms und dem Budget abhängig. Standardmäßig wählt Neptune ML die kleinste ml.m5d-Instance aus, deren Arbeitsspeicher größer als vom Inferenzendpunkt benötigt ist.
Anmerkung
Wenn mehr als 384 GB Arbeitsspeicher benötigt werden, verwendet Neptune ML eine ml.r5d.24xlarge-Instance.
Informationen zum von Neptune ML empfohlenen Instance-Typ finden Sie in der Datei infer_instance_recommendation.json am Amazon-S3-Ort, den Sie zum Modelltraining verwenden. Dies ist ein Beispiel für den Inhalt dieser Datei:
{
"instance" : "(the recommended instance type for an inference endpoint)",
"disk_size" : "(the estimated disk space required)",
"mem_size" : "(the estimated memory required)"
}