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SageMaker Python SDK fornisce la classe generica EstimatorEstimator Estimator.fit I seguenti modelli di codice mostrano i due modi per specificare le modalità di input.
Per specificare la modalità di input utilizzando la classe dello strumento di valutazione
from sagemaker.estimator import Estimator
from sagemaker.inputs import TrainingInput
estimator = Estimator(
checkpoint_s3_uri='s3://amzn-s3-demo-bucket/checkpoint-destination/',
output_path='s3://amzn-s3-demo-bucket/output-path/',
base_job_name='job-name',
input_mode='File' # Available options: File | Pipe | FastFile
...
)
# Run the training job
estimator.fit(
inputs=TrainingInput(s3_data="s3://amzn-s3-demo-bucket/my-data/train")
)Per ulteriori informazioni, consulta la classe SageMaker.estimator.Estimator
Per specificare la modalità di estimator.fit() input tramite il metodo
from sagemaker.estimator import Estimator
from sagemaker.inputs import TrainingInput
estimator = Estimator(
checkpoint_s3_uri='s3://amzn-s3-demo-bucket/checkpoint-destination/',
output_path='s3://amzn-s3-demo-bucket/output-path/',
base_job_name='job-name',
...
)
# Run the training job
estimator.fit(
inputs=TrainingInput(
s3_data="s3://amzn-s3-demo-bucket/my-data/train",
input_mode='File' # Available options: File | Pipe | FastFile
)
)Per ulteriori informazioni, vedete il metodo di classe SageMaker.estimator.fit e sagemaker.inputs
Suggerimento
Per ulteriori informazioni su come configurare Amazon FSx for Lustre o Amazon EFS con la configurazione VPC utilizzando gli estimatori dell'SDK SageMaker Python, consulta Use i file system come input di formazione
Suggerimento
Le integrazioni della modalità di input dei dati con Amazon S3, Amazon EFS FSx e for Lustre sono metodi consigliati per configurare in modo ottimale l'origine dati secondo le migliori pratiche. Puoi migliorare strategicamente le prestazioni di caricamento dei dati utilizzando le opzioni di storage gestito dall' SageMaker intelligenza artificiale e le modalità di input, ma non è strettamente limitato. È possibile scrivere la propria logica di lettura dei dati direttamente nel container di addestramento. Ad esempio, puoi impostare la lettura da un'origine dati differente, scrivere la tua classe di data loader S3 o utilizzare le funzioni di caricamento dei dati di framework di terze parti all'interno dello script di addestramento. Tuttavia, devi assicurarti di specificare i percorsi corretti che l' SageMaker IA è in grado di riconoscere.
Suggerimento
Se utilizzi un contenitore di formazione personalizzato, assicurati di installare il toolkit di SageMaker formazione
Per ulteriori informazioni su come impostare le modalità di immissione dei dati utilizzando il livello basso SageMaker APIsIn che modo Amazon SageMaker AI fornisce informazioni sulla formazione, consulta CreateTrainingJobAPI e in. TrainingInputMode AlgorithmSpecification
