Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.
Anda dapat menyesuaikan lingkungan runtime untuk menggunakan lingkungan pengembangan terintegrasi lokal (IDEs), SageMaker notebook, atau notebook SageMaker Studio Classic pilihan Anda untuk menulis kode ML Anda. SageMaker AI akan membantu mengemas dan mengirimkan fungsi dan dependensinya sebagai pekerjaan SageMaker pelatihan. Ini memungkinkan Anda mengakses kapasitas server SageMaker pelatihan untuk menjalankan pekerjaan pelatihan Anda.
Baik dekorator jarak jauh maupun RemoteExecutor metode untuk menjalankan fungsi memungkinkan pengguna untuk menentukan dan menyesuaikan lingkungan runtime mereka. Anda dapat menggunakan requirements.txt file atau file YAMM lingkungan conda.
Untuk menyesuaikan lingkungan runtime menggunakan file YAMB lingkungan conda dan requirements.txt file, lihat contoh kode berikut.
# specify a conda environment inside a yaml file @remote(instance_type="ml.m5.large", image_uri = "my_base_python:latest", dependencies = "./environment.yml") def matrix_multiply(a, b): return np.matmul(a, b) # use a requirements.txt file to import dependencies @remote(instance_type="ml.m5.large", image_uri = "my_base_python:latest", dependencies = './requirements.txt') def matrix_multiply(a, b): return np.matmul(a, b)
Atau, Anda dapat mengatur dependencies auto_capture agar SDK SageMaker Python menangkap dependensi yang diinstal di lingkungan conda aktif. Berikut ini diperlukan auto_capture untuk bekerja dengan andal:
-
Anda harus memiliki lingkungan conda yang aktif. Kami menyarankan untuk tidak menggunakan lingkungan
baseconda untuk pekerjaan jarak jauh sehingga Anda dapat mengurangi potensi konflik ketergantungan. Tidak menggunakan lingkunganbaseconda juga memungkinkan pengaturan lingkungan yang lebih cepat dalam pekerjaan jarak jauh. -
Anda tidak boleh memiliki dependensi yang diinstal menggunakan pip dengan nilai untuk parameter.
--extra-index-url -
Anda tidak boleh memiliki konflik ketergantungan antara paket yang diinstal dengan conda dan paket yang diinstal dengan pip di lingkungan pengembangan lokal.
-
Lingkungan pengembangan lokal Anda tidak boleh berisi dependensi khusus sistem operasi yang tidak kompatibel dengan Linux.
Jika auto_capture tidak berhasil, kami sarankan Anda meneruskan dependensi Anda sebagai file requirement.txt atau conda environment.yaml, seperti yang dijelaskan dalam contoh pengkodean pertama di bagian ini.
