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Vue d'ensemble : Exécuter des tâches de traitement à ProcessingJob l'aide d'un SageMaker conteneur géospatial - Amazon SageMaker AI

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Vue d'ensemble : Exécuter des tâches de traitement à ProcessingJob l'aide d'un SageMaker conteneur géospatial

Note

Les fonctionnalités SageMaker géospatiales d'Amazon ne sont plus accessibles aux nouveaux clients. Supprimez toutes les tâches précédemment enregistrées dans Amazon S3 à l'aide des opérations de l'ExportVectorEnrichmentJobAPI ExportEarthObservationJob et.

SageMaker geospatial fournit un conteneur de traitement spécialement conçu,. 081189585635.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws.com/sagemaker-geospatial-v1-0:latest Vous pouvez utiliser ce conteneur lorsque vous exécutez une tâche avec Amazon SageMaker Processing. Lorsque vous créez une instance de la ProcessingJob classe disponible via le SDK Amazon SageMaker Python pour le traitement, spécifiez-leimage_uri.

Note

Si vous recevez un ResourceLimitExceeded message d'erreur lorsque vous tentez de démarrer une tâche de traitement, vous devez demander une augmentation de quota. Pour savoir comment demander une augmentation de quota Service Quotas, consultez Demande d’augmentation de quota dans le Guide de l’utilisateur Service Quotas.

Conditions préalables pour l’utilisation du ProcessingJob.

  1. Vous avez créé un script Python qui spécifie votre charge de travail ML géospatiale.

  2. Vous avez accordé au rôle d'exécution de l' SageMaker IA l'accès à tous les compartiments Amazon S3 nécessaires.

  3. Préparez vos données pour les importer dans le conteneur. Les tâches Amazon SageMaker Processing prennent en charge la définition de la s3_data_type valeur égale à "ManifestFile" ou égale à"S3Prefix".

La procédure suivante explique comment créer une instance ProcessingJob et soumettre une tâche Amazon SageMaker Processing à l'aide du conteneur SageMaker géospatial.

Pour créer une ProcessingJob instance et soumettre une tâche Amazon SageMaker Processing à l'aide d'un SageMaker conteneur géospatial

  1. Instanciez une instance de la ProcessingJob classe à l'aide de l'image SageMaker géospatiale :

    from sagemaker.core.processing import Processor, ProcessingInput, ProcessingOutput
from sagemaker.core.helper.session_helper import Session, get_execution_role
	
sm_session = Session()
execution_role_arn = get_execution_role()

# purpose-built geospatial container
image_uri = '081189585635.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws.com/sagemaker-geospatial-v1-0:latest'

script_processor = Processor(
	command=['python3'],
	image_uri=image_uri,
	role=execution_role_arn,
	instance_count=4,
	instance_type='ml.m5.4xlarge',
	sagemaker_session=sm_session
)

    Remplacez-le execution_role_arn par l'ARN du rôle d'exécution SageMaker AI qui a accès aux données d'entrée stockées dans Amazon S3 et à tout autre AWS service que vous souhaitez appeler dans le cadre de votre tâche de traitement. Vous pouvez mettre à jour les éléments instance_count et instance_type pour répondre aux exigences de votre tâche de traitement.

  2. Pour démarrer une tâche de traitement, utilisez la méthode .run() :

    # Can be replaced with any S3 compliant string for the name of the folder.
s3_folder = geospatial-data-analysis

# Use .default_bucket() to get the name of the S3 bucket associated with your current SageMaker session
s3_bucket = sm_session.default_bucket()
					
s3_manifest_uri = f's3://{s3_bucket}/{s3_folder}/manifest.json'
s3_prefix_uri =  f's3://{s3_bucket}/{s3_folder}/image-prefix

script_processor.run(
	code='preprocessing.py',
	inputs=[
		ProcessingInput(
			source=s3_manifest_uri | s3_prefix_uri ,
			destination='/opt/ml/processing/input_data/',
			s3_data_type= "ManifestFile" | "S3Prefix",
			s3_data_distribution_type= "ShardedByS3Key" | "FullyReplicated"
		)
	],
	outputs=[
        ProcessingOutput(
            source='/opt/ml/processing/output_data/',
            destination=s3_output_prefix_url
        )
    ]
)

    • preprocessing.pyRemplacez-le par le nom de votre propre script de traitement de données Python.

    • Une tâche de traitement prend en charge deux méthodes de formatage de vos données d’entrée. Vous pouvez soit créer un fichier manifeste qui pointe vers toutes les données d’entrée de votre tâche de traitement, soit utiliser un préfixe commun pour chaque entrée de données individuelle. Si vous avez créé un fichier manifeste, affectez à s3_manifest_uri la valeur "ManifestFile". Si vous avez utilisé un préfixe de fichier, affectez à s3_manifest_uri la valeur "S3Prefix". Vous spécifiez le chemin d’accès à vos données à l’aide de source.

    • Vous pouvez distribuer les données de vos tâches de traitement de deux manières :

      • Distribuez vos données à toutes les instances de traitement en affectant à s3_data_distribution_type la valeur FullyReplicated.

      • Répartissez vos données en partitions en fonction de la clé Amazon S3 en affectant à s3_data_distribution_type la valeur ShardedByS3Key. Lorsque vous utilisez ShardedByS3Key, une partition de données est envoyée à chaque instance de traitement.

    Vous pouvez utiliser un script pour traiter les données SageMaker géospatiales. Ce script se trouve à l’étape 3 : Rédaction d’un script capable de calculer le NDVI. Pour en savoir plus sur le fonctionnement de l'.run()API, consultez run le SDK Amazon SageMaker Python pour le traitement.

Pour surveiller la progression de votre tâche de traitement, la classe ProcessingJobs prend en charge une méthode describe. Cette méthode renvoie une réponse de l’appel d’API DescribeProcessingJob. Pour en savoir plus, consultez DescribeProcessingJob le manuel Amazon SageMaker AI API Reference .

La rubrique suivante explique comment créer une instance de la ProcessingJob classe à l'aide du conteneur SageMaker géospatial, puis comment l'utiliser pour calculer l'indice de végétation par différence normalisée (NDVI) à l'aide d'images. Sentinel-2