Comment utiliser SageMaker AI LightGBM

Utilisation de LightGBM en tant qu'algorithme intégré

Utilisez l'algorithme intégré LightGBM pour créer un conteneur d'entraînement LightGBM comme indiqué dans l'exemple de code suivant. Vous pouvez détecter automatiquement l'URI de l'image de l'algorithme intégré à LightGBM à l'aide de l'image_uris.retrieveAPI SageMaker AI (ou de l'get_image_uriAPI si vous utilisez le SDK Amazon SageMaker Python version 2).

Après avoir spécifié l'URI de l'image LightGBM, vous pouvez utiliser le conteneur LightGBM pour créer un estimateur à l'aide de l'API SageMaker AI Estimator et lancer une tâche de formation. L'algorithme intégré LightGBM s'exécute en mode script, mais le script d'entraînement vous est fourni et n'a pas besoin d'être remplacé. Si vous avez une vaste expérience de l'utilisation du mode script pour créer une tâche de SageMaker formation, vous pouvez intégrer vos propres scripts de formation LightGBM.

from sagemaker import image_uris, model_uris, script_uris

train_model_id, train_model_version, train_scope = "lightgbm-classification-model", "*", "training"
training_instance_type = "ml.m5.xlarge"

# Retrieve the docker image
train_image_uri = image_uris.retrieve(
    region=None,
    framework=None,
    model_id=train_model_id,
    model_version=train_model_version,
    image_scope=train_scope,
    instance_type=training_instance_type
)

# Retrieve the training script
train_source_uri = script_uris.retrieve(
    model_id=train_model_id, model_version=train_model_version, script_scope=train_scope
)

train_model_uri = model_uris.retrieve(
    model_id=train_model_id, model_version=train_model_version, model_scope=train_scope
)

# Sample training data is available in this bucket
training_data_bucket = f"jumpstart-cache-prod-{aws_region}"
training_data_prefix = "training-datasets/tabular_multiclass/"

training_dataset_s3_path = f"s3://{training_data_bucket}/{training_data_prefix}/train" 
validation_dataset_s3_path = f"s3://{training_data_bucket}/{training_data_prefix}/validation" 

output_bucket = sess.default_bucket()
output_prefix = "jumpstart-example-tabular-training"

s3_output_location = f"s3://{output_bucket}/{output_prefix}/output"

from sagemaker import hyperparameters

# Retrieve the default hyperparameters for training the model
hyperparameters = hyperparameters.retrieve_default(
    model_id=train_model_id, model_version=train_model_version
)

# [Optional] Override default hyperparameters with custom values
hyperparameters[
    "num_boost_round"
] = "500"
print(hyperparameters)

from sagemaker.estimator import Estimator
from sagemaker.utils import name_from_base

training_job_name = name_from_base(f"built-in-algo-{train_model_id}-training")

# Create SageMaker Estimator instance
tabular_estimator = Estimator(
    role=aws_role,
    image_uri=train_image_uri,
    source_dir=train_source_uri,
    model_uri=train_model_uri,
    entry_point="transfer_learning.py",
    instance_count=1, # for distributed training, specify an instance_count greater than 1
    instance_type=training_instance_type,
    max_run=360000,
    hyperparameters=hyperparameters,
    output_path=s3_output_location
)

# Launch a SageMaker Training job by passing the S3 path of the training data
tabular_estimator.fit(
    {
        "train": training_dataset_s3_path,
        "validation": validation_dataset_s3_path,
    }, logs=True, job_name=training_job_name
)

Pour plus d'informations sur la configuration de LightGBM en tant qu'algorithme intégré, consultez les exemples de bloc-notes suivants.