MXNet Procesador Framework

Apache MXNet es un marco de aprendizaje profundo de código abierto que se utiliza habitualmente para entrenar e implementar redes neuronales. El SDK MXNetProcessor de Amazon SageMaker Python le permite ejecutar trabajos de procesamiento con MXNet scripts. Al utilizar elMXNetProcessor, puede aprovechar un contenedor Docker creado por Amazon con un MXNet entorno gestionado para no tener que traer su propio contenedor.

El siguiente ejemplo de código muestra cómo puede usarlo MXNetProcessor para ejecutar su trabajo de procesamiento con una imagen de Docker proporcionada y mantenida por AI. SageMaker Tenga en cuenta que, al ejecutar el trabajo, puede especificar un directorio que contenga sus scripts y dependencias en el source_dir argumento, y puede tener un requirements.txt archivo ubicado dentro de su source_dir directorio que especifique las dependencias de sus scripts de procesamiento. SageMaker El procesamiento instala automáticamente las dependencias requirements.txt en el contenedor.

from sagemaker.mxnet import MXNetProcessor
from sagemaker.processing import ProcessingInput, ProcessingOutput
from sagemaker import get_execution_role

#Initialize the MXNetProcessor
mxp = MXNetProcessor(
    framework_version='1.8.0',
    py_version='py37',
    role=get_execution_role(), 
    instance_count=1,
    instance_type='ml.c5.xlarge',
    base_job_name='frameworkprocessor-mxnet'
)

#Run the processing job
mxp.run(
    code='processing-script.py',
    source_dir='scripts',
    inputs=[
        ProcessingInput(
            input_name='data',
            source=f's3://{BUCKET}/{S3_INPUT_PATH}',
            destination='/opt/ml/processing/input/data/'
        )
    ],
    outputs=[
        ProcessingOutput(
            output_name='processed_data',
            source='/opt/ml/processing/output/',
            destination=f's3://{BUCKET}/{S3_OUTPUT_PATH}'
        )
    ]
)

Si tiene un archivo requirements.txt, debería ser una lista de bibliotecas que desee instalar en el contenedor. La ruta para source_dir puede ser una ruta de URI relativa, absoluta o de Amazon S3. Sin embargo, si utiliza un URI de Amazon S3, debe apuntar a un archivo tar.gz. Puede tener varios scripts en el directorio que especifique para source_dir. Para obtener más información sobre la MXNetProcessor clase, consulte MXNet Estimator en el SDK de Amazon SageMaker Python.