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Crea un lavoro di formazione utilizzando l'API AWS CLI, SDK SageMaker
Per utilizzare i piani di SageMaker formazione per il tuo lavoro di SageMaker formazione, specifica il TrainingPlanArn
parametro del piano desiderato nell'area ResourceConfig
Quando richiami l'operazione CreateTrainingJob
API. È possibile utilizzare esattamente un piano per lavoro.
Importante
Il InstanceType
campo impostato nella ResourceConfig
sezione della CreateTrainingJob
richiesta deve corrispondere al piano InstanceType
di allenamento.
Esegui un processo di formazione su un piano utilizzando la CLI
L'esempio seguente dimostra come creare un processo di SageMaker formazione e associarlo a un piano di formazione fornito utilizzando l'TrainingPlanArn
attributo nel create-training-job
AWS CLI comando.
Per ulteriori informazioni su come creare un processo di formazione utilizzando il AWS CLI CreateTrainingJobcomando, vedere create-training-job
.
# Create a training job aws sagemaker create-training-job \ --training-job-name
training-job-name
\ ... --resource-config '{ "InstanceType": "ml.p5.48xlarge
", "InstanceCount":8
, "VolumeSizeInGB":10
, "TrainingPlanArn": "training-plan-arn
" } }' \ ...
Questo comando di AWS CLI esempio crea un nuovo processo di addestramento in SageMaker AI inserendo un piano di formazione nell'--resource-config
argomento.
aws sagemaker create-training-job \ --training-job-name
job-name
\ --role-arnarn:aws:iam::123456789123:role/DataAndAPIAccessRole
\ --algorithm-specification '{"TrainingInputMode": "File
","TrainingImage": "123456789123.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/algo-image:tag
", "ContainerArguments": [" "]}' \ --input-data-config '[{"ChannelName":"training
","DataSource":{"S3DataSource":{"S3DataType":"S3Prefix
","S3Uri":"s3://bucketname/input
","S3DataDistributionType":"ShardedByS3Key
"}}}]' \ --output-data-config '{"S3OutputPath": "s3://bucketname/output
"}' \ --resource-config '{"VolumeSizeInGB":10
,"InstanceCount":4
,"InstanceType":"ml.p5.48xlarge
", "TrainingJobArn" : "arn:aws:sagemaker:us-east-1:123456789123:training-job/plan-name
"}' \ --stopping-condition '{"MaxRuntimeInSeconds":1800
}' \ --regionus-east-1
Dopo aver creato il processo di formazione, puoi verificare che sia stato assegnato correttamente al piano di formazione chiamando l'DescribeTrainingJob
API.
aws sagemaker describe-training-job --training-job-name
training-job-name
Esegui un processo di formazione su un piano utilizzando SageMaker AI Python SDK
In alternativa, puoi creare un lavoro di formazione associato a un piano di formazione utilizzando SageMaker Python
Se utilizzi SageMaker Python SDK da Studio per creare un processo di formazione, assicurati che il ruolo di esecuzione utilizzato dallo spazio su cui è JupyterLab in esecuzione l' JupyterLabapplicazione disponga delle autorizzazioni necessarie per utilizzare i piani di formazione. SageMaker Per ulteriori informazioni sulle autorizzazioni necessarie per utilizzare i piani di SageMaker formazione, consulta. IAM per i piani di formazione SageMaker
L'esempio seguente dimostra come creare un processo di SageMaker formazione e associarlo a un piano di formazione fornito utilizzando l'training_plan
attributo nell'Estimator
oggetto quando si utilizza SageMaker Python SDK.
Per ulteriori informazioni sull' SageMaker Estimator, consulta Utilizzare uno SageMaker stimatore per eseguire un processo di formazione.
import sagemaker import boto3 from sagemaker import get_execution_role from sagemaker.estimator import Estimator from sagemaker.inputs import TrainingInput # Set up the session and SageMaker client session = boto3.Session() region = session.region_name sagemaker_session = session.client('sagemaker') # Get the execution role for the training job role = get_execution_role() # Define the input data configuration trainingInput = TrainingInput( s3_data='
s3://input-path
', distribution='ShardedByS3Key
', s3_data_type='S3Prefix
' ) estimator = Estimator( entry_point='train.py', image_uri="123456789123.dkr.ecr.{}.amazonaws.com/image:tag
", role=role, instance_count=4
, instance_type='ml.p5.48xlarge
', training_plan="training-plan-arn
", volume_size=20
, max_run=3600
, sagemaker_session=sagemaker_session, output_path="s3://output-path
" ) # Create the training job estimator.fit(inputs=trainingInput, job_name=job_name
)
Dopo aver creato il processo di formazione, puoi verificare che sia stato assegnato correttamente al piano di formazione chiamando l'DescribeTrainingJob
API.
# Check job details sagemaker_session.describe_training_job(TrainingJobName=job_name)