Usa il Debugger APIs per eseguire le tue regole personalizzate - Amazon SageMaker AI

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Usa il Debugger APIs per eseguire le tue regole personalizzate

Il seguente esempio di codice mostra come configurare una regola personalizzata con l'SDK Amazon SageMaker Python. Questo esempio presuppone che lo script di regole personalizzate creato nel passaggio precedente si trovi in '_custom_rule.py'. path/to/my

from sagemaker.debugger import Rule, CollectionConfig

custom_rule = Rule.custom(
    name='MyCustomRule',
    image_uri='759209512951.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws.com/sagemaker-debugger-rule-evaluator:latest', 
    instance_type='ml.t3.medium',     
    source='path/to/my_custom_rule.py', 
    rule_to_invoke='CustomGradientRule',     
    collections_to_save=[CollectionConfig("gradients")], 
    rule_parameters={"threshold": "20.0"}
)

L'elenco seguente illustra gli argomenti dell'API Rule.custom di Debugger.

  • name (str): specifica un nome di regola personalizzato desiderato.

  • image_uri (str): questa è l'immagine del container che ha la logica di comprendere la regola personalizzata. Reperisce e valuta le raccolte di tensori specificate salvate nel processo di addestramento. È possibile trovare l'elenco delle immagini open source di valutazione delle regole SageMaker AI da. Immagine Amazon SageMaker Debugger URIs per valutatori di regole personalizzati

  • instance_type (str): devi specificare un'istanza per creare un container docker per regole. Questo fa funzionare l'istanza parallelamente a un container di addestramento.

  • source (str): questo è il percorso locale o l'URI di Amazon S3 dello script di regole personalizzate.

  • rule_to_invoke(str): specifica la particolare implementazione della classe Rule nello script di regole personalizzato. SageMaker L'intelligenza artificiale supporta solo una regola da valutare alla volta in un processo di regole.

  • collections_to_save (str): specifica quali raccolte di tensori verranno salvate per l'esecuzione della regola.

  • rule_parameters (dizionario): accetta input di parametri in un formato dizionario. È possibile regolare i parametri configurati nello script di regole personalizzate.

Dopo aver impostato l'custom_ruleoggetto, puoi utilizzarlo per creare uno stimatore di SageMaker intelligenza artificiale per qualsiasi lavoro di formazione. Specifica entry_point nello script di addestramento. Non è necessario apportare modifiche allo script di addestramento.

from sagemaker.tensorflow import TensorFlow

estimator = TensorFlow(
                role=sagemaker.get_execution_role(),
                base_job_name='smdebug-custom-rule-demo-tf-keras',
                entry_point='path/to/your_training_script.py'
                train_instance_type='ml.p2.xlarge'
                ...
                
                # debugger-specific arguments below
                rules = [custom_rule]
)

estimator.fit()

Per ulteriori varianti ed esempi avanzati di utilizzo delle regole personalizzate di Debugger, consulta i seguenti notebook di esempio.