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Step Functions を使用して SageMaker AI でジョブを作成および管理する方法を説明します。このページでは、サポートされている SageMaker AI API アクションを一覧表示し、SageMaker AI 変換、トレーニング、ラベル付け、および処理ジョブを作成するためのTask状態の例を示します。
Step Functions での AWS サービスとの統合については、 サービスとの統合「」および「」を参照してくださいStep Functions でサービス API にパラメータを渡す。
最適化された SageMaker AI 統合の主な機能
-
ジョブの実行 (.sync) 統合パターンがサポートされています。
-
レスポンスのリクエスト 統合パターンの最適化はありません。
-
タスクトークンのコールバックまで待機する 統合パターンはサポートされていません。
最適化された SageMaker AI APIs
-
-
-
CreateHyperParameterTuningJob-.sync統合パターンをサポートします。 -
CreateLabelingJob-.sync統合パターンをサポートします。 -
CreateProcessingJob-.sync統合パターンをサポートします。 -
CreateTrainingJob-.sync統合パターンをサポートします。 -
CreateTransformJob-.sync統合パターンをサポートします。注記
AWS Step Functions は のポリシーを自動的に作成しません
CreateTransformJob。インラインポリシーは、作成したロールにアタッチする必要があります。詳細については、次の IAM ポリシー例: CreateTrainingJob を参照してください。 -
SageMaker AI 変換ジョブの例
以下には、Amazon SageMaker AI 変換ジョブを作成する Task 状態が含まれており、 DataSourceと の Amazon S3 の場所を指定しますTransformOutput。
{
"SageMaker CreateTransformJob": {
"Type": "Task",
"Resource": "arn:aws:states:::sagemaker:createTransformJob.sync",
"Parameters": {
"ModelName": "SageMakerCreateTransformJobModel-9iFBKsYti9vr",
"TransformInput": {
"CompressionType": "None",
"ContentType": "text/csv",
"DataSource": {
"S3DataSource": {
"S3DataType": "S3Prefix",
"S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-source-bucket1/TransformJobDataInput.txt"
}
}
},
"TransformOutput": {
"S3OutputPath": "s3://amzn-s3-demo-source-bucket1/TransformJobOutputPath"
},
"TransformResources": {
"InstanceCount": 1,
"InstanceType": "ml.m4.xlarge"
},
"TransformJobName": "sfn-binary-classification-prediction"
},
"Next": "ValidateOutput"
},SageMaker AI トレーニングジョブの例
以下には、Amazon SageMaker AI トレーニングジョブを作成する Task状態が含まれます。
{
"SageMaker CreateTrainingJob":{
"Type":"Task",
"Resource":"arn:aws:states:::sagemaker:createTrainingJob.sync",
"Parameters":{
"TrainingJobName":"search-model",
"ResourceConfig":{
"InstanceCount":4,
"InstanceType":"ml.c4.8xlarge",
"VolumeSizeInGB":20
},
"HyperParameters":{
"mode":"batch_skipgram",
"epochs":"5",
"min_count":"5",
"sampling_threshold":"0.0001",
"learning_rate":"0.025",
"window_size":"5",
"vector_dim":"300",
"negative_samples":"5",
"batch_size":"11"
},
"AlgorithmSpecification":{
"TrainingImage":"...",
"TrainingInputMode":"File"
},
"OutputDataConfig":{
"S3OutputPath":"s3://amzn-s3-demo-destination-bucket1/doc-search/model"
},
"StoppingCondition":{
"MaxRuntimeInSeconds":100000
},
"RoleArn":"arn:aws:iam::123456789012:role/docsearch-stepfunction-iam-role",
"InputDataConfig":[
{
"ChannelName":"train",
"DataSource":{
"S3DataSource":{
"S3DataType":"S3Prefix",
"S3Uri":"s3://amzn-s3-demo-destination-bucket1/doc-search/interim-data/training-data/",
"S3DataDistributionType":"FullyReplicated"
}
}
}
]
},
"Retry":[
{
"ErrorEquals":[
"SageMaker.AmazonSageMakerException"
],
"IntervalSeconds":1,
"MaxAttempts":100,
"BackoffRate":1.1
},
{
"ErrorEquals":[
"SageMaker.ResourceLimitExceededException"
],
"IntervalSeconds":60,
"MaxAttempts":5000,
"BackoffRate":1
},
{
"ErrorEquals":[
"States.Timeout"
],
"IntervalSeconds":1,
"MaxAttempts":5,
"BackoffRate":1
}
],
"Catch":[
{
"ErrorEquals":[
"States.ALL"
],
"ResultPath":"$.cause",
"Next":"Sagemaker Training Job Error"
}
],
"Next":"Delete Interim Data Job"
}
}
SageMaker AI ラベル付けジョブの例
以下には、Amazon SageMaker AI ラベル付けジョブを作成する Task状態が含まれています。
{
"StartAt": "SageMaker CreateLabelingJob",
"TimeoutSeconds": 3600,
"States": {
"SageMaker CreateLabelingJob": {
"Type": "Task",
"Resource": "arn:aws:states:::sagemaker:createLabelingJob.sync",
"Parameters": {
"HumanTaskConfig": {
"AnnotationConsolidationConfig": {
"AnnotationConsolidationLambdaArn": "arn:aws:lambda:us-west-2:123456789012:function:ACS-TextMultiClass"
},
"NumberOfHumanWorkersPerDataObject": 1,
"PreHumanTaskLambdaArn": "arn:aws:lambda:us-west-2:123456789012:function:PRE-TextMultiClass",
"TaskDescription": "Classify the following text",
"TaskKeywords": [
"tc",
"Labeling"
],
"TaskTimeLimitInSeconds": 300,
"TaskTitle": "Classify short bits of text",
"UiConfig": {
"UiTemplateS3Uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket/TextClassification.template"
},
"WorkteamArn": "arn:aws:sagemaker:us-west-2:123456789012:workteam/private-crowd/ExampleTesting"
},
"InputConfig": {
"DataAttributes": {
"ContentClassifiers": [
"FreeOfPersonallyIdentifiableInformation",
"FreeOfAdultContent"
]
},
"DataSource": {
"S3DataSource": {
"ManifestS3Uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket/manifest.json"
}
}
},
"LabelAttributeName": "Categories",
"LabelCategoryConfigS3Uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket/labelcategories.json",
"LabelingJobName": "example-job-name",
"OutputConfig": {
"S3OutputPath": "s3://amzn-s3-demo-bucket/output"
},
"RoleArn": "arn:aws:iam::123456789012:role/service-role/AmazonSageMaker-ExecutionRole",
"StoppingConditions": {
"MaxHumanLabeledObjectCount": 10000,
"MaxPercentageOfInputDatasetLabeled": 100
}
},
"Next": "ValidateOutput"
},
"ValidateOutput": {
"Type": "Choice",
"Choices": [
{
"Not": {
"Variable": "$.LabelingJobArn",
"StringEquals": ""
},
"Next": "Succeed"
}
],
"Default": "Fail"
},
"Succeed": {
"Type": "Succeed"
},
"Fail": {
"Type": "Fail",
"Error": "InvalidOutput",
"Cause": "Output is not what was expected. This could be due to a service outage or a misconfigured service integration."
}
}
}
SageMaker AI 処理ジョブの例
以下には、Amazon SageMaker AI 処理ジョブを作成する Task状態が含まれます。
{
"StartAt": "SageMaker CreateProcessingJob Sync",
"TimeoutSeconds": 3600,
"States": {
"SageMaker CreateProcessingJob Sync": {
"Type": "Task",
"Resource": "arn:aws:states:::sagemaker:createProcessingJob.sync",
"Parameters": {
"AppSpecification": {
"ImageUri": "737474898029.dkr.ecr.sa-east-1.amazonaws.com/sagemaker-scikit-learn:0.20.0-cpu-py3"
},
"ProcessingResources": {
"ClusterConfig": {
"InstanceCount": 1,
"InstanceType": "ml.t3.medium",
"VolumeSizeInGB": 10
}
},
"RoleArn": "arn:aws:iam::123456789012:role/SM-003-CreateProcessingJobAPIExecutionRole",
"ProcessingJobName.$": "$.id"
},
"Next": "ValidateOutput"
},
"ValidateOutput": {
"Type": "Choice",
"Choices": [
{
"Not": {
"Variable": "$.ProcessingJobArn",
"StringEquals": ""
},
"Next": "Succeed"
}
],
"Default": "Fail"
},
"Succeed": {
"Type": "Succeed"
},
"Fail": {
"Type": "Fail",
"Error": "InvalidConnectorOutput",
"Cause": "Connector output is not what was expected. This could be due to a service outage or a misconfigured connector."
}
}
}
Amazon SageMaker AI を呼び出すための IAM ポリシー
次のサンプルテンプレートは、 がステートマシン定義のリソースに基づいて IAM ポリシー AWS Step Functions を生成する方法を示しています。詳細については、Step Functions が統合サービスの IAM ポリシーを生成する方法およびStep Functions でサービス統合パターンを検出するを参照してください。
注記
これらの例では、 は、SageMaker AI が ML コンピューティングインスタンスへのデプロイやバッチ変換ジョブのためにモデルアーティファクトと docker イメージにアクセスするために使用する IAM ロールの Amazon リソースネーム (ARN) [[roleArn]]
CreateTrainingJob
静的リソース
{
"Version": "2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"sagemaker:CreateTrainingJob",
"sagemaker:DescribeTrainingJob",
"sagemaker:StopTrainingJob"
],
"Resource": [
"arn:aws:sagemaker:[[region]]:[[accountId]]:training-job/[[trainingJobName]]*"
]
},
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"sagemaker:ListTags"
],
"Resource": [
"*"
]
},
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"iam:PassRole"
],
"Resource": [
"[[roleArn]]"
],
"Condition": {
"StringEquals": {
"iam:PassedToService": "sagemaker.amazonaws.com"
}
}
},
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"events:PutTargets",
"events:PutRule",
"events:DescribeRule"
],
"Resource": [
"arn:aws:events:[[region]]:[[accountId]]:rule/StepFunctionsGetEventsForSageMakerTrainingJobsRule"
]
}
]
}
動的リソース
{
"Version": "2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"sagemaker:CreateTrainingJob",
"sagemaker:DescribeTrainingJob",
"sagemaker:StopTrainingJob"
],
"Resource": [
"arn:aws:sagemaker:[[region]]:[[accountId]]:training-job/*"
]
},
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"sagemaker:ListTags"
],
"Resource": [
"*"
]
},
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"iam:PassRole"
],
"Resource": [
"[[roleArn]]"
],
"Condition": {
"StringEquals": {
"iam:PassedToService": "sagemaker.amazonaws.com"
}
}
},
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"events:PutTargets",
"events:PutRule",
"events:DescribeRule"
],
"Resource": [
"arn:aws:events:[[region]]:[[accountId]]:rule/StepFunctionsGetEventsForSageMakerTrainingJobsRule"
]
}
]
}CreateTransformJob
注記
AWS Step Functions SageMaker AI と統合するステートマシンを作成するCreateTransformJob場合、 は のポリシーを自動的に作成しません。次のいずれかの IAM の例に基づいて、作成されたロールにインラインポリシーをアタッチする必要があります。
静的リソース
{
"Version": "2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"sagemaker:CreateTransformJob",
"sagemaker:DescribeTransformJob",
"sagemaker:StopTransformJob"
],
"Resource": [
"arn:aws:sagemaker:[[region]]:[[accountId]]:transform-job/[[transformJobName]]*"
]
},
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"sagemaker:ListTags"
],
"Resource": [
"*"
]
},
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"iam:PassRole"
],
"Resource": [
"[[roleArn]]"
],
"Condition": {
"StringEquals": {
"iam:PassedToService": "sagemaker.amazonaws.com"
}
}
},
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"events:PutTargets",
"events:PutRule",
"events:DescribeRule"
],
"Resource": [
"arn:aws:events:[[region]]:[[accountId]]:rule/StepFunctionsGetEventsForSageMakerTransformJobsRule"
]
}
]
}
動的リソース
{
"Version": "2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"sagemaker:CreateTransformJob",
"sagemaker:DescribeTransformJob",
"sagemaker:StopTransformJob"
],
"Resource": [
"arn:aws:sagemaker:[[region]]:[[accountId]]:transform-job/*"
]
},
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"sagemaker:ListTags"
],
"Resource": [
"*"
]
},
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"iam:PassRole"
],
"Resource": [
"[[roleArn]]"
],
"Condition": {
"StringEquals": {
"iam:PassedToService": "sagemaker.amazonaws.com"
}
}
},
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"events:PutTargets",
"events:PutRule",
"events:DescribeRule"
],
"Resource": [
"arn:aws:events:[[region]]:[[accountId]]:rule/StepFunctionsGetEventsForSageMakerTransformJobsRule"
]
}
]
}
