Compiler un modèle (Amazon SageMaker Console) - Amazon SageMaker

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Compiler un modèle (Amazon SageMaker Console)

Vous pouvez créer une tâche de compilation Amazon SageMaker Neo dans la SageMaker console Amazon.

  1. Dans la SageMaker console Amazon, choisissez Tâches de compilation, puis choisissez Créer une tâche de compilation.

    Crée une tâche de compilation.

  2. Sur la page Create compilation job (Créer une tâche de compilation), pour Job name (Nom de la tâche), saisissez un nom. Sélectionnez ensuite un IAMrôle.

    Créez une page de travail de compilation.

  3. Si vous n'avez pas de IAM rôle, choisissez Créer un nouveau rôle.

    Créez l'emplacement du IAM rôle.

  4. Sur la page Créer un IAM rôle, choisissez Any S3 bucket, puis Create role.

    Créez une page de IAM rôle.
  5. Non PyTorch Frameworks

    Dans la section Configuration des entrées, entrez le chemin complet du compartiment Amazon S3 URI qui contient les artefacts de votre modèle dans le champ de saisie Emplacement des artefacts du modèle. Vos artefacts de modèle doivent être au format de fichier tarball compressé (.tar.gz).

    Dans le champ Configuration de la saisie des données, entrez la JSON chaîne qui spécifie la forme des données d'entrée.

    Pour Machine learning framework (Cadre de machine learning), choisissez le cadre qui vous convient.

    Page de configuration des entrées.

    Pour trouver des exemples de JSON chaînes de formes de données d'entrée en fonction des frameworks, voir Quelles formes de données d'entrée Neo attend.

    PyTorch Framework

    Des instructions similaires s'appliquent à la compilation des PyTorch modèles. Toutefois, si vous vous êtes entraîné avec le modèle cible PyTorch et que vous essayez de le compiler pour ml_* (saufml_inf), vous pouvez éventuellement spécifier la version PyTorch que vous avez utilisée.

    Exemple de section de configuration d'entrée indiquant où choisir la version du Framework.

    Pour trouver des exemples de JSON chaînes de formes de données d'entrée en fonction des frameworks, voir Quelles formes de données d'entrée Neo attend.

    Remarques

    • Si vous avez enregistré votre modèle à l'aide de PyTorch la version 2.0 ou ultérieure, le champ Configuration de la saisie des données est facultatif. SageMaker Neo obtient la configuration d'entrée à partir du fichier de définition du modèle que vous créez avec PyTorch. Pour plus d'informations sur la création du fichier de définition, consultez la PyTorch section intitulée Enregistrer des modèles pour SageMaker Neo.

    • Lors de la compilation pour des ml_* instances à l'aide du PyTorch framework, utilisez le champ d'options du compilateur dans la configuration de sortie pour fournir le type de données correct (dtype) de l'entrée du modèle. La valeur par défaut est définie sur "float32".

    Exemple de section de configuration de sortie.
    Avertissement

    Si vous spécifiez un URI chemin de compartiment Amazon S3 menant au .pth fichier, vous recevrez le message d'erreur suivant après le démarrage de la compilation : ClientError: InputConfiguration: Unable to untar input model.Please confirm the model is a tar.gz file

  6. Accédez à la section Output configuration (Configuration de la sortie). Choisissez l'emplacement de déploiement de votre modèle. Vous pouvez déployer votre modèle sur un périphérique cible ou une plateforme cible. Les périphériques cibles comprennent les périphériques cloud et en périphérie. Les plateformes cibles font référence au système d'exploitation, à l'architecture et aux accélérateurs spécifiques sur lesquels votre modèle doit s'exécuter.

    Pour S3 Output location (Emplacement de sortie S3), saisissez le chemin d'accès au compartiment S3 où vous voulez stocker le modèle compilé. Vous pouvez éventuellement ajouter des options de compilation JSON au format dans la section Options du compilateur.

    Page de configuration de sortie.

  7. Vérifiez le statut de la tâche de compilation au démarrage. Le statut de la tâche se trouve en haut de la page Compilation Job (Tâche de compilation) comme le montre la capture d'écran ci-après. Vous pouvez également vérifier le statut de la tâche dans la colonne Status (Statut).

    Statut de la tâche de compilation.

  8. Vérifiez le statut de la tâche de compilation lorsque terminée. Vous pouvez vérifier le statut dans la colonne Status (Statut) comme le montre la capture d'écran ci-après.

    Statut de la tâche de compilation.