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Créez et gérez des SageMaker jobs Amazon avec Step Functions
Découvrez comment utiliser Step Functions pour créer et gérer des tâches sur SageMaker. Cette page répertorie les SageMaker API actions prises en charge et fournit des exemples d'Task
états pour créer des tâches de SageMaker transformation, de formation, d'étiquetage et de traitement.
Pour en savoir plus sur l'intégration avec AWS services dans Step Functions, voir Intégration des services et. Transmission de paramètres à un service API dans Step Functions
Principales fonctionnalités de l' SageMaker intégration optimisée
-
Le modèle Exécuter une tâche (.sync) d'intégration est pris en charge.
-
Il n'y a aucune optimisation pour le modèle Réponse à la requête d'intégration.
-
Le modèle Attendre un rappel avec un jeton de tâche d'intégration n'est pas pris en charge.
Soutenu SageMaker APIs
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Paramètres pris en charge :
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Paramètres pris en charge :
-
CreateHyperParameterTuningJob
- Supporte le modèle.sync
d'intégration.-
Paramètres pris en charge :
-
CreateLabelingJob
- Supporte le modèle.sync
d'intégration. -
-
Paramètres pris en charge :
-
CreateProcessingJob
- Supporte le modèle.sync
d'intégration. -
CreateTrainingJob
- Supporte le modèle.sync
d'intégration. -
CreateTransformJob
- Supporte le modèle.sync
d'intégration.Note
AWS Step Functions ne créera pas automatiquement de politique pour
CreateTransformJob
. Vous devez associer une stratégie en ligne au rôle créé. Pour plus d'informations, consultez cet exemple IAM de politique :CreateTrainingJob. -
-
Paramètres pris en charge :
SageMaker Exemple de Transform Job
Ce qui suit inclut un Task
état qui crée une tâche de SageMaker transformation Amazon, spécifiant l'emplacement Amazon S3 pour DataSource
etTransformOutput
.
{
"SageMaker CreateTransformJob": {
"Type": "Task",
"Resource": "arn:aws:states:::sagemaker:createTransformJob.sync",
"Parameters": {
"ModelName": "SageMakerCreateTransformJobModel-9iFBKsYti9vr",
"TransformInput": {
"CompressionType": "None",
"ContentType": "text/csv",
"DataSource": {
"S3DataSource": {
"S3DataType": "S3Prefix",
"S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-source-bucket1/TransformJobDataInput.txt"
}
}
},
"TransformOutput": {
"S3OutputPath": "s3://amzn-s3-demo-source-bucket1/TransformJobOutputPath"
},
"TransformResources": {
"InstanceCount": 1,
"InstanceType": "ml.m4.xlarge"
},
"TransformJobName": "sfn-binary-classification-prediction"
},
"Next": "ValidateOutput"
},
SageMaker Exemple de job de formation
Ce qui suit inclut un Task
état qui crée une tâche de SageMaker formation Amazon.
{
"SageMaker CreateTrainingJob":{
"Type":"Task",
"Resource":"arn:aws:states:::sagemaker:createTrainingJob.sync",
"Parameters":{
"TrainingJobName":"search-model",
"ResourceConfig":{
"InstanceCount":4,
"InstanceType":"ml.c4.8xlarge",
"VolumeSizeInGB":20
},
"HyperParameters":{
"mode":"batch_skipgram",
"epochs":"5",
"min_count":"5",
"sampling_threshold":"0.0001",
"learning_rate":"0.025",
"window_size":"5",
"vector_dim":"300",
"negative_samples":"5",
"batch_size":"11"
},
"AlgorithmSpecification":{
"TrainingImage":"...",
"TrainingInputMode":"File"
},
"OutputDataConfig":{
"S3OutputPath":"s3://amzn-s3-demo-destination-bucket1/doc-search/model"
},
"StoppingCondition":{
"MaxRuntimeInSeconds":100000
},
"RoleArn":"arn:aws:iam::123456789012:role/docsearch-stepfunction-iam-role",
"InputDataConfig":[
{
"ChannelName":"train",
"DataSource":{
"S3DataSource":{
"S3DataType":"S3Prefix",
"S3Uri":"s3://amzn-s3-demo-destination-bucket1/doc-search/interim-data/training-data/",
"S3DataDistributionType":"FullyReplicated"
}
}
}
]
},
"Retry":[
{
"ErrorEquals":[
"SageMaker.AmazonSageMakerException"
],
"IntervalSeconds":1,
"MaxAttempts":100,
"BackoffRate":1.1
},
{
"ErrorEquals":[
"SageMaker.ResourceLimitExceededException"
],
"IntervalSeconds":60,
"MaxAttempts":5000,
"BackoffRate":1
},
{
"ErrorEquals":[
"States.Timeout"
],
"IntervalSeconds":1,
"MaxAttempts":5,
"BackoffRate":1
}
],
"Catch":[
{
"ErrorEquals":[
"States.ALL"
],
"ResultPath":"$.cause",
"Next":"Sagemaker Training Job Error"
}
],
"Next":"Delete Interim Data Job"
}
}
SageMaker Exemple de job d'étiquetage
Ce qui suit inclut un Task
état qui crée une tâche SageMaker d'étiquetage Amazon.
{
"StartAt": "SageMaker CreateLabelingJob",
"TimeoutSeconds": 3600,
"States": {
"SageMaker CreateLabelingJob": {
"Type": "Task",
"Resource": "arn:aws:states:::sagemaker:createLabelingJob.sync",
"Parameters": {
"HumanTaskConfig": {
"AnnotationConsolidationConfig": {
"AnnotationConsolidationLambdaArn": "arn:aws:lambda:us-west-2:123456789012:function:ACS-TextMultiClass"
},
"NumberOfHumanWorkersPerDataObject": 1,
"PreHumanTaskLambdaArn": "arn:aws:lambda:us-west-2:123456789012:function:PRE-TextMultiClass",
"TaskDescription": "Classify the following text",
"TaskKeywords": [
"tc",
"Labeling"
],
"TaskTimeLimitInSeconds": 300,
"TaskTitle": "Classify short bits of text",
"UiConfig": {
"UiTemplateS3Uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket/TextClassification.template"
},
"WorkteamArn": "arn:aws:sagemaker:us-west-2:123456789012:workteam/private-crowd/ExampleTesting"
},
"InputConfig": {
"DataAttributes": {
"ContentClassifiers": [
"FreeOfPersonallyIdentifiableInformation",
"FreeOfAdultContent"
]
},
"DataSource": {
"S3DataSource": {
"ManifestS3Uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket/manifest.json"
}
}
},
"LabelAttributeName": "Categories",
"LabelCategoryConfigS3Uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket/labelcategories.json",
"LabelingJobName": "example-job-name",
"OutputConfig": {
"S3OutputPath": "s3://amzn-s3-demo-bucket/output"
},
"RoleArn": "arn:aws:iam::123456789012:role/service-role/AmazonSageMaker-ExecutionRole",
"StoppingConditions": {
"MaxHumanLabeledObjectCount": 10000,
"MaxPercentageOfInputDatasetLabeled": 100
}
},
"Next": "ValidateOutput"
},
"ValidateOutput": {
"Type": "Choice",
"Choices": [
{
"Not": {
"Variable": "$.LabelingJobArn",
"StringEquals": ""
},
"Next": "Succeed"
}
],
"Default": "Fail"
},
"Succeed": {
"Type": "Succeed"
},
"Fail": {
"Type": "Fail",
"Error": "InvalidOutput",
"Cause": "Output is not what was expected. This could be due to a service outage or a misconfigured service integration."
}
}
}
SageMaker Exemple de job de traitement
Ce qui suit inclut un Task
état qui crée une tâche SageMaker de traitement Amazon.
{
"StartAt": "SageMaker CreateProcessingJob Sync",
"TimeoutSeconds": 3600,
"States": {
"SageMaker CreateProcessingJob Sync": {
"Type": "Task",
"Resource": "arn:aws:states:::sagemaker:createProcessingJob.sync",
"Parameters": {
"AppSpecification": {
"ImageUri": "737474898029.dkr.ecr.sa-east-1.amazonaws.com/sagemaker-scikit-learn:0.20.0-cpu-py3"
},
"ProcessingResources": {
"ClusterConfig": {
"InstanceCount": 1,
"InstanceType": "ml.t3.medium",
"VolumeSizeInGB": 10
}
},
"RoleArn": "arn:aws:iam::123456789012:role/SM-003-CreateProcessingJobAPIExecutionRole",
"ProcessingJobName.$": "$.id"
},
"Next": "ValidateOutput"
},
"ValidateOutput": {
"Type": "Choice",
"Choices": [
{
"Not": {
"Variable": "$.ProcessingJobArn",
"StringEquals": ""
},
"Next": "Succeed"
}
],
"Default": "Fail"
},
"Succeed": {
"Type": "Succeed"
},
"Fail": {
"Type": "Fail",
"Error": "InvalidConnectorOutput",
"Cause": "Connector output is not what was expected. This could be due to a service outage or a misconfigured connector."
}
}
}
IAMpolitiques relatives aux appels d'Amazon SageMaker
Les exemples de modèles suivants montrent comment AWS Step Functions génère IAM des politiques basées sur les ressources contenues dans la définition de votre machine à états. Pour plus d’informations, consultez Comment Step Functions génère IAM des politiques pour les services intégrés et Découvrez les modèles d'intégration des services dans Step Functions.
Note
Dans ces exemples, il
fait référence au nom de ressource Amazon (ARN) du IAM rôle SageMaker utilisé pour accéder aux artefacts du modèle et aux images docker à des fins de déploiement sur des instances de calcul ML ou pour des tâches de transformation par lots. Pour plus d'informations, consultez Amazon SageMaker Roles.[[roleArn]]
CreateTrainingJob
Ressources statiques
Ressources dynamiques
CreateTransformJob
Note
AWS Step Functions ne créera pas automatiquement de politique CreateTransformJob
lorsque vous créez une machine à états qui s'intègre à SageMaker. Vous devez associer une politique intégrée au rôle créé en vous basant sur l'un des IAM exemples suivants.
Ressources statiques
Ressources dynamiques