Compilar un modelo (Amazon SageMaker AISDK) - Amazon SageMaker AI

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Compilar un modelo (Amazon SageMaker AISDK)

Puede utilizar la SageMaker IA compile_modelAPIde Amazon SDK para Python para compilar un modelo entrenado y optimizarlo para un hardware de destino específico. APIDebe invocarse en el objeto estimador utilizado durante el entrenamiento del modelo.

nota

Debe establecer la variable de MMS_DEFAULT_RESPONSE_TIMEOUT entorno en 500 al compilar el modelo con o. MXNet PyTorch La variable de entorno no es necesaria para TensorFlow.

El siguiente es un ejemplo de cómo se puede compilar un modelo con el objeto trained_model_estimator: 

# Replace the value of expected_trained_model_input below and
# specify the name & shape of the expected inputs for your trained model
# in json dictionary form
expected_trained_model_input = {'data':[1, 784]}

# Replace the example target_instance_family below to your preferred target_instance_family
compiled_model = trained_model_estimator.compile_model(target_instance_family='ml_c5',
        input_shape=expected_trained_model_input,
        output_path='insert s3 output path',
        env={'MMS_DEFAULT_RESPONSE_TIMEOUT': '500'})

El código compila el modelo, guarda el modelo optimizado y crea un modelo de SageMaker IA que se puede implementar en un punto final. output_path En la sección Cuadernos de muestra de Neo Model SDK Compilation se proporcionan cuadernos de muestra sobre el uso de Python.