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SageMaker Python SDK と SageMaker モデル並列ライブラリを使用して、独自のトレーニングスクリプトのモデル並列トレーニングジョブを実行する方法について説明します。
SageMaker トレーニングジョブを実行するには、次の 3 つのユースケースシナリオがあります。
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TensorFlow および PyTorch 用の構築済みの AWS 深層学習コンテナのいずれかを使用できます。このオプションは、モデル並列ライブラリを初めて使用する場合に推奨されます。SageMaker モデル並列トレーニングジョブを実行する方法のチュートリアルについては、Amazon SageMaker AI のモデル並列処理ライブラリを使用した PyTorch トレーニング
のサンプルノートブックを参照してください。 -
構築済みのコンテナを拡張して、構築済みの SageMaker Docker イメージではサポートされていない、アルゴリズムやモデルに対する追加の機能要件に対応することができます。構築済みのコンテナを拡張する方法の例については、「構築済みコンテナを拡張する」を参照してください。
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SageMaker Training ツールキットを使用して、独自の Docker コンテナを SageMaker AI
と連携するように調整できます。例については、「独自のトレーニングコンテナを適応させる」を参照してください。
上記のリストのオプション 2 と 3 については、「SageMaker の分散モデル並列ライブラリを含む事前構築済みの Docker コンテナを拡張する」を参照して、拡張またはカスタマイズされた Docker コンテナにモデル並列ライブラリをインストールする方法を確認してください。
いずれの場合も、SageMaker TensorFlow または PyTorch 推定器 を設定してトレーニングジョブを起動し、ライブラリをアクティブにします。詳細については、以下のトピックを参照してください。
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