Implementa il modello su Amazon EC2 - Amazon SageMaker
Implementa il modello nei servizi di hosting SageMaker (Facoltativo) Usa SageMaker Predictor per riutilizzare l'endpoint ospitato(Facoltativo) Formulazione di previsioni con la trasformazione di batch

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Implementa il modello su Amazon EC2

Per ottenere previsioni, distribuisci il tuo modello su Amazon utilizzando EC2 Amazon. SageMaker

Implementa il modello nei servizi di hosting SageMaker

Per ospitare un modello tramite Amazon EC2 utilizzando Amazon SageMaker, distribuisci il modello su cui hai effettuato la formazione Creazione ed esecuzione di un processo di addestramento chiamando il deploy metodo dello xgb_model estimatore. Quando chiami il deploy metodo, devi specificare il numero e il tipo di istanze EC2 ML che desideri utilizzare per ospitare un endpoint.

import sagemaker
from sagemaker.serializers import CSVSerializer
xgb_predictor=xgb_model.deploy(
    initial_instance_count=1,
    instance_type='ml.t2.medium',
    serializer=CSVSerializer()
)

  • initial_instance_count (int): il numero di istanze per distribuire il modello.

  • instance_type (str): il tipo di istanze che desideri per utilizzare il modello distribuito.

  • serializer(int) — Serializza i dati di input di vari formati (un NumPy array, un elenco, un file o un buffer) in una stringa in formato. CSV Lo usiamo perché l'XGBoostalgoritmo accetta i file di input in formato. CSV

Il deploy metodo crea un modello implementabile, configura l'endpoint dei servizi SageMaker di hosting e avvia l'endpoint per ospitare il modello. Per ulteriori informazioni, consulta il metodo SageMaker generico della classe deploy di Estimator in Amazon Python SageMaker . SDK Per recuperare il nome dell'endpoint generato dal metodo deploy, esegui il seguente codice:

xgb_predictor.endpoint_name

Questo dovrebbe restituire il nome dell'endpoint di xgb_predictor. Il formato del nome dell'endpoint è "sagemaker-xgboost-YYYY-MM-DD-HH-MM-SS-SSS". Questo endpoint rimane attivo nell'istanza ML e puoi effettuare previsioni istantanee in qualsiasi momento, a meno che non lo arresti in un secondo momento. Copia il nome di questo endpoint e salvalo per riutilizzarlo ed effettuare previsioni in tempo reale altrove nelle istanze Studio o notebook. SageMaker SageMaker

Suggerimento

Per ulteriori informazioni sulla compilazione e l'ottimizzazione del modello per la distribuzione su EC2 istanze Amazon o dispositivi edge, consulta Compile and Deploy Models with Neo.

(Facoltativo) Usa SageMaker Predictor per riutilizzare l'endpoint ospitato

Dopo aver distribuito il modello su un endpoint, puoi configurare un nuovo SageMaker predittore associando l'endpoint ed effettuare continuamente previsioni in tempo reale su qualsiasi altro notebook. Il codice di esempio seguente mostra come utilizzare la classe SageMaker Predictor per configurare un nuovo oggetto predittore utilizzando lo stesso endpoint. Riutilizza il nome dell'endpoint che hai usato per xgb_predictor.

import sagemaker
xgb_predictor_reuse=sagemaker.predictor.Predictor(
    endpoint_name="sagemaker-xgboost-YYYY-MM-DD-HH-MM-SS-SSS",
    sagemaker_session=sagemaker.Session(),
    serializer=sagemaker.serializers.CSVSerializer()
)

Il predittore xgb_predictor_reuse si comporta esattamente come xgb_predictor originale. Per ulteriori informazioni, consulta la classe SageMaker Predictor in Amazon SageMaker Python SDK.

(Facoltativo) Formulazione di previsioni con la trasformazione di batch

Invece di ospitare un endpoint in produzione, puoi eseguire un processo di inferenza in batch una tantum per fare previsioni su un set di dati di test utilizzando la trasformazione batch. SageMaker Una volta completata la formazione del modello, potete estendere lo estimatore a un transformer oggetto, basato sulla classe Transformer. SageMaker Il trasformatore di batch legge i dati di input da un bucket S3 specificato ed effettua previsioni.

Per creare un processo di trasformazione di batch

  1. Esegui il codice seguente per convertire le colonne delle funzionalità del set di dati di test in un CSV file e caricarle nel bucket S3:

    X_test.to_csv('test.csv', index=False, header=False)

boto3.Session().resource('s3').Bucket(bucket).Object(
os.path.join(prefix, 'test/test.csv')).upload_file('test.csv')

  2. Specificate il bucket S3 URIs di input e output per il processo di trasformazione batch come illustrato di seguito:

    # The location of the test dataset
batch_input = 's3://{}/{}/test'.format(bucket, prefix)

# The location to store the results of the batch transform job
batch_output = 's3://{}/{}/batch-prediction'.format(bucket, prefix)

  3. Crea un oggetto trasformatore specificando il numero minimo di parametri: i parametri instance_count e instance_type per eseguire il processo di trasformazione di batch e output_path per salvare i dati di previsione, come mostrato di seguito: 

    transformer = xgb_model.transformer(
    instance_count=1, 
    instance_type='ml.m4.xlarge', 
    output_path=batch_output
)

  4. Avvia il processo di trasformazione di batch eseguendo il metodo transform() dell'oggetto transformer come mostrato di seguito:

    transformer.transform(
    data=batch_input, 
    data_type='S3Prefix',
    content_type='text/csv', 
    split_type='Line'
)
transformer.wait()

  5. Quando il processo di trasformazione batch è completo, SageMaker crea i dati di test.csv.out previsione salvati nel batch_output percorso, che deve avere il seguente formato:. s3://sagemaker-<region>-111122223333/demo-sagemaker-xgboost-adult-income-prediction/batch-prediction Esegui quanto segue AWS CLI per scaricare i dati di output del processo di trasformazione batch:

    ! aws s3 cp {batch_output} ./ --recursive

    Ciò dovrebbe creare il file test.csv.out nella directory di lavoro corrente. Sarete in grado di visualizzare i valori float previsti in base alla regressione logistica del processo di formazione. XGBoost