View a markdown version of this page

Modelli di test con varianti ombra - Amazon SageMaker AI
Implementa varianti shadow

Le traduzioni sono generate tramite traduzione automatica. In caso di conflitto tra il contenuto di una traduzione e la versione originale in Inglese, quest'ultima prevarrà.

Modelli di test con varianti ombra

Puoi utilizzare SageMaker AI Model Shadow Deployments per creare varianti shadow di lunga durata per convalidare qualsiasi nuovo componente candidato del tuo stack di model service prima di promuoverlo alla produzione. Il diagramma seguente ne mostra il funzionamento delle varianti shadow in modo più dettagliato.

Dettagli di una variante shadow.

Implementa varianti shadow

L'esempio di codice seguente mostra come è possibile implementare varianti shadow a livello di codice, Sostituisci user placeholder text quelle presenti nell'esempio con le tue informazioni.

  1. Crea due modelli di SageMaker intelligenza artificiale: uno per la tua variante di produzione e uno per la tua variante ombra. 

    import boto3
from sagemaker.core.helper.session_helper import get_execution_role, Session
                
aws_region = "aws-region"

boto_session = boto3.Session(region_name=aws_region)
sagemaker_client = boto_session.client("sagemaker")

role = get_execution_role()

bucket = Session(boto_session).default_bucket()

model_name1 = "name-of-your-first-model"
model_name2 = "name-of-your-second-model"

sagemaker_client.create_model(
    ModelName = model_name1,
    ExecutionRoleArn = role,
    Containers=[
        {
            "Image": "ecr-image-uri-for-first-model",
            "ModelDataUrl": "s3-location-of-trained-first-model" 
        }
    ]
)

sagemaker_client.create_model(
    ModelName = model_name2,
    ExecutionRoleArn = role,
    Containers=[
        {
            "Image": "ecr-image-uri-for-second-model",
            "ModelDataUrl": "s3-location-of-trained-second-model" 
        }
    ]
)

  2. Crea una configurazione endpoint. Specifica sia la variante di produzione che quella shadow nella configurazione. 

    endpoint_config_name = name-of-your-endpoint-config

create_endpoint_config_response = sagemaker_client.create_endpoint_config(
    EndpointConfigName=endpoint_config_name,
    ProductionVariants=[
        {
            "VariantName": name-of-your-production-variant,
            "ModelName": model_name1,
            "InstanceType": "ml.m5.xlarge",
            "InitialInstanceCount": 1,
            "InitialVariantWeight": 1,
        }
    ],
    ShadowProductionVariants=[
        {
            "VariantName": name-of-your-shadow-variant,
            "ModelName": model_name2,
            "InstanceType": "ml.m5.xlarge",
            "InitialInstanceCount": 1,
            "InitialVariantWeight": 1,
        }
   ]
)

  3. Crea un endpoint.

    create_endpoint_response = sm.create_endpoint(
    EndpointName=name-of-your-endpoint,
    EndpointConfigName=endpoint_config_name,
)