비압축 모델 출력

SageMaker AI는 모델을에 저장/opt/ml/model하고 데이터를에 저장합니다/opt/ml/output/data. 모델 및 데이터가 이들 위치에 기록된 후에는 해당 위치가 기본적으로 Amazon S3 버킷에 압축 파일로 업로드됩니다.

모델 및 데이터 출력을 비압축 파일로 S3 버킷에 업로드하여 대용량 데이터 파일 압축에 소요되는 시간을 절약할 수 있습니다. 이렇게 하려면 AWS Command Line Interface (AWS CLI) 또는 SageMaker Python SDK를 사용하여 압축되지 않은 업로드 모드에서 훈련 작업을 생성합니다.

다음 코드 예제는 AWS CLI사용 시 비압축 업로드 모드로 훈련 작업을 생성하는 방법을 보여줍니다. 비압축 업로드 모드를 활성화하려면 OutputDataConfig API의 CompressionType 필드를 NONE(으)로 설정하세요.

{
   "TrainingJobName": "uncompressed_model_upload",
   ...
   "OutputDataConfig": { 
      "S3OutputPath": "s3://amzn-s3-demo-bucket/uncompressed_upload/output",
      "CompressionType": "NONE"
   },
   ...
}

다음 코드 예제에서는 SageMaker Python SDK를 사용하여 비압축 업로드 모드로 훈련 작업을 생성하는 방법을 보여줍니다.

import sagemaker
from sagemaker.estimator import Estimator

estimator = Estimator(
    image_uri="your-own-image-uri",
    role=sagemaker.get_execution_role(), 
    sagemaker_session=sagemaker.Session(),
    instance_count=1,
    instance_type='ml.c4.xlarge',
    disable_output_compression=True
)