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Actualice XGBoost la versión 0.90 a la versión 1.5

Si utiliza SageMaker PythonSDK, para actualizar los trabajos XGBoost 0.90 existentes a la versión 1.5, debe tener SDK instalada la versión 2.x y cambiar los framework_version parámetros XGBoost version y a 1.5-1. Si utiliza Boto3, necesitará actualizar la imagen de Docker, así como algunos hiperparámetros y objetivos de aprendizaje.

Actualice la SDK versión 1.x de SageMaker AI Python a la versión 2.x

Si todavía usa la versión 1.x de SageMaker PythonSDK, debe actualizar la versión 2.x de Python SageMaker . SDK Para obtener información sobre la última versión de SageMaker PythonSDK, consulte Usar la versión 2.x de SageMaker Python SDK. Para instalar la versión más reciente, ejecute lo siguiente:

python -m pip install --upgrade sagemaker

Cambiar la etiqueta de imagen a 1.5-1

Si utiliza SageMaker Python SDK y utiliza el algoritmo XGBoost incorporado, cambie el parámetro de versión en. image_uris.retrive

from sagemaker import image_uris
image_uris.retrieve(framework="xgboost", region="us-west-2", version="1.5-1")

estimator = sagemaker.estimator.Estimator(image_uri=xgboost_container, 
                                          hyperparameters=hyperparameters,
                                          role=sagemaker.get_execution_role(),
                                          instance_count=1, 
                                          instance_type='ml.m5.2xlarge', 
                                          volume_size=5, # 5 GB 
                                          output_path=output_path)

Si utiliza SageMaker Python SDK y lo utiliza XGBoost como marco para ejecutar sus scripts de entrenamiento personalizados, cambie el framework_version parámetro en XGBoostAPI.

estimator = XGBoost(entry_point = "your_xgboost_abalone_script.py", 
                    framework_version='1.5-1',
                    hyperparameters=hyperparameters,
                    role=sagemaker.get_execution_role(),
                    instance_count=1,
                    instance_type='ml.m5.2xlarge',
                    output_path=output_path)

sagemaker.session.s3_inputen SageMaker Python, SDK la versión 1.x ha cambiado de nombre asagemaker.inputs.TrainingInput. Debe utilizar sagemaker.inputs.TrainingInput como se muestra en el ejemplo siguiente.

content_type = "libsvm"
train_input = TrainingInput("s3://{}/{}/{}/".format(bucket, prefix, 'train'), content_type=content_type)
validation_input = TrainingInput("s3://{}/{}/{}/".format(bucket, prefix, 'validation'), content_type=content_type) 

Para ver la lista completa de cambios de la SDK versión 2.x de SageMaker Python, consulta Usar la versión 2.x de Python SageMaker . SDK

Cambiar la imagen de Docker para Boto3

Si usa Boto3 para entrenar o implementar su modelo, cambie la etiqueta de imagen de Docker (1, 0,72, 0.90-1 o 0.90-2) a 1.5-1.

{
    "AlgorithmSpecification":: {
        "TrainingImage": "746614075791.dkr.ecr.us-west-1.amazonaws.com/sagemaker-xgboost:1.5-1"
    }
    ...
}

Si utiliza SageMaker Python SDK para recuperar la ruta del registro, cambie el version parámetro enimage_uris.retrieve.

from sagemaker import image_uris
image_uris.retrieve(framework="xgboost", region="us-west-2", version="1.5-1")

Actualización de hiperparámetros y objetivos de aprendizaje

El parámetro silencioso ha quedado obsoleto y ya no está disponible en la versión XGBoost 1.5 y en las versiones posteriores. En su lugar, usa verbosity. Si usaba el objetivo de aprendizaje reg:linear, este también ha quedado obsoleto y ha sido reemplazado por reg:squarederror. En su lugar, usa reg:squarederror.

hyperparameters = {
    "verbosity": "2",
    "objective": "reg:squarederror",
    "num_round": "50",
    ...
}

estimator = sagemaker.estimator.Estimator(image_uri=xgboost_container, 
                                          hyperparameters=hyperparameters,
                                          ...)