XGBoost Prosesor Kerangka

XGBoost adalah kerangka pembelajaran mesin sumber terbuka. SDK SageMaker Python Amazon XGBoostProcessor di Amazon memberi Anda kemampuan untuk menjalankan pekerjaan pemrosesan dengan skrip. XGBoost Saat Anda menggunakan XGBoost Prosesor, Anda dapat memanfaatkan wadah Docker buatan Amazon dengan XGBoost lingkungan terkelola sehingga Anda tidak perlu membawa kontainer sendiri.

Contoh kode berikut menunjukkan bagaimana Anda dapat menggunakan XGBoostProcessor untuk menjalankan pekerjaan Processing Anda menggunakan image Docker yang disediakan dan dikelola oleh SageMaker AI. Perhatikan bahwa ketika Anda menjalankan pekerjaan, Anda dapat menentukan direktori yang berisi skrip dan dependensi Anda dalam source_dir argumen, dan Anda dapat memiliki requirements.txt file yang terletak di dalam source_dir direktori Anda yang menentukan dependensi untuk skrip pemrosesan Anda. SageMaker Pemrosesan menginstal dependensi di requirements.txt dalam wadah untuk Anda.

from sagemaker.xgboost import XGBoostProcessor
from sagemaker.processing import ProcessingInput, ProcessingOutput
from sagemaker import get_execution_role

#Initialize the XGBoostProcessor
xgb = XGBoostProcessor(
    framework_version='1.2-2',
    role=get_execution_role(),
    instance_type='ml.m5.xlarge',
    instance_count=1,
    base_job_name='frameworkprocessor-XGB',
)

#Run the processing job
xgb.run(
    code='processing-script.py',
    source_dir='scripts',
    inputs=[
        ProcessingInput(
            input_name='data',
            source=f's3://{BUCKET}/{S3_INPUT_PATH}',
            destination='/opt/ml/processing/input/data'
        )
    ],
    outputs=[
        ProcessingOutput(
            output_name='processed_data',
            source='/opt/ml/processing/output/',
            destination=f's3://{BUCKET}/{S3_OUTPUT_PATH}'
        )
    ]
)

Jika Anda memiliki requirements.txt file, itu harus berupa daftar pustaka yang ingin Anda instal di wadah. Jalur untuk source_dir dapat berupa jalur URI relatif, absolut, atau Amazon S3. Namun, jika Anda menggunakan URI Amazon S3, maka itu harus mengarah ke file tar.gz. Anda dapat memiliki beberapa skrip di direktori yang Anda tentukansource_dir. Untuk mempelajari selengkapnya tentang XGBoostProcessor kelas, lihat XGBoost Estimator di Amazon SageMaker Python SDK.