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En esta sección se muestra cómo gestionar los trabajos de compilación de Amazon SageMaker Neo para modelos de aprendizaje automático mediante AWS Command Line Interface (CLI). Puede crear, describir, detener y generar una lista de los trabajos de compilación.
Crear un trabajo de compilación
Con la operación de la CreateCompilationJobAPI, puede especificar el formato de entrada de datos, el depósito de S3 en el que almacenar el modelo, el depósito de S3 en el que se escribirá el modelo compilado y el dispositivo o plataforma de hardware de destino.
En la siguiente tabla se muestra cómo configurar la API
CreateCompilationJoben función de si el objetivo es un dispositivo o una plataforma.{ "CompilationJobName": "neo-compilation-job-demo", "RoleArn": "arn:aws:iam::", "InputConfig": { "S3Uri": "<your-account>:role/service-role/AmazonSageMaker-ExecutionRole-yyyymmddThhmmsss3://", "DataInputConfig": "<your-bucket>/sagemaker/neo-compilation-job-demo-data/train{'data': [1,3,1024,1024]}", "Framework": "MXNET" }, "OutputConfig": { "S3OutputLocation": "s3://", # A target device specification example for a ml_c5 instance family "TargetDevice": "<your-bucket>/sagemaker/neo-compilation-job-demo-data/compileml_c5" }, "StoppingCondition": { "MaxRuntimeInSeconds":300} }Si lo ha utilizado para entrenar su modelo y su dispositivo de destino es un
ml_*objetivo, también puede especificar la versión del PyTorch marco que utilizó con elFrameworkVersioncampo.{ "CompilationJobName": "neo-compilation-job-demo", "RoleArn": "arn:aws:iam::<your-account>:role/service-role/AmazonSageMaker-ExecutionRole-yyyymmddThhmmss", "InputConfig": { "S3Uri": "s3://<your-bucket>/sagemaker/neo-compilation-job-demo-data/train", "DataInputConfig": "{'data': [1,3,1024,1024]}", "Framework": "PYTORCH", "FrameworkVersion": "1.6" }, "OutputConfig": { "S3OutputLocation": "s3://<your-bucket>/sagemaker/neo-compilation-job-demo-data/compile", # A target device specification example for a ml_c5 instance family "TargetDevice": "ml_c5", # When compiling for ml_* instances using PyTorch framework, use the "CompilerOptions" field in # OutputConfig to provide the correct data type ("dtype") of the model’s input. Default assumed is "float32" "CompilerOptions": "{'dtype': 'long'}" }, "StoppingCondition": { "MaxRuntimeInSeconds": 300 } }Notas:
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Si guardó el modelo con la PyTorch versión 2.0 o posterior, el
DataInputConfigcampo es opcional. SageMaker AI Neo obtiene la configuración de entrada del archivo de definición del modelo con el que se crea PyTorch. Para obtener más información sobre cómo crear el archivo de definición, consulte la PyTorch sección sobre cómo guardar modelos para SageMaker AI Neo. -
Este campo de API solo es compatible con PyTorch.
nota
Para el funcionamiento de la API
OutputConfig, las operaciones de la APITargetDeviceyTargetPlatformse excluyen mutuamente. Debe elegir una de las dos opciones.Para ver ejemplos de cadenas JSON de
DataInputConfigque dependen de marcos, consulte Qué formas de datos de entrada espera Neo.Para obtener más información sobre cómo configurar las configuraciones, consulta las operaciones de la InputConfigTargetPlatformAPI y las operaciones de la API en la referencia de la SageMaker API. OutputConfig
Tras configurar el archivo JSON, ejecute el siguiente comando para crear el trabajo de compilación:
aws sagemaker create-compilation-job \ --cli-input-json file://job.json \ --region us-west-2 # You should get CompilationJobArnDescriba el trabajo de compilación ejecutando el siguiente comando:
aws sagemaker describe-compilation-job \ --compilation-job-name $JOB_NM \ --region us-west-2Detenga el trabajo de compilación ejecutando el siguiente comando:
aws sagemaker stop-compilation-job \ --compilation-job-name $JOB_NM \ --region us-west-2 # There is no output for compilation-job operationEnumere el trabajo de compilación ejecutando el siguiente comando:
aws sagemaker list-compilation-jobs \ --region us-west-2
