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알고리즘을 사용하여 훈련 작업 실행
Amazon SageMaker 콘솔, 하위 수준 Amazon SageMaker API 또는 Amazon SageMaker Python SDK를
알고리즘을 사용하여 훈련 작업 실행(콘솔)
알고리즘을 사용하여 훈련 작업을 실행하려면(콘솔)
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https://console.aws.amazon.com/sagemaker/ 에서 SageMaker 콘솔을 엽니다.
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알고리즘을 선택합니다.
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내 알고리즘 탭의 목록에서 생성한 알고리즘을 선택하거나 AWS Marketplace 구독 탭에서 구독한 알고리즘을 선택합니다.
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훈련 작업 생성을 선택합니다.
이전에 선택한 알고리즘이 자동으로 선택됩니다.
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훈련 작업 생성 페이지에서 다음 정보를 제공합니다.
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작업 이름에 훈련 작업의 이름을 입력합니다.
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IAM 역할의 경우 교육 작업을 실행하는 데 필요한 권한이 있는 IAM 역할을 선택하거나 SageMaker, Create a new role (새 역할 만들기) 를 선택하여
AmazonSageMakerFullAccess
관리형 정책이 연결된 역할을 생성할 수 있도록 SageMaker 합니다. 자세한 내용은 SageMaker 실행 역할 사용 방법을 참조하세요. -
리소스 구성에서 다음 정보를 제공합니다.
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인스턴스 유형에 훈련에 사용할 인스턴스 유형을 선택합니다.
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인스턴스 수에, 각 훈련 작업에 사용할 ML 인스턴스의 수를 입력합니다.
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인스턴스당 추가 볼륨 크기(GB)에 프로비저닝하려는 ML 스토리지 볼륨의 크기를 입력합니다. ML 스토리지 볼륨은 모델 결과물 및 증분 상태를 저장합니다.
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SageMaker Amazon에서 키 관리 서비스 AWS 키를 사용하여 교육 인스턴스에 연결된 ML 스토리지 볼륨의 데이터를 암호화하도록 하려면 암호화 키의 경우 키를 지정하십시오.
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중지 조건에는 훈련 작업을 실행하려는 최대 시간을 초, 분, 시간 또는 일 단위로 지정합니다.
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VPC에는 훈련 컨테이너가 액세스하도록 허용할 Amazon VPC를 선택합니다. 자세한 정보는 SageMaker 교육 작업자에게 Amazon VPC의 리소스에 대한 액세스 권한을 부여하십시오.을 참조하세요.
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하이퍼파라미터에는 훈련 작업에 사용할 하이퍼파라미터 값을 지정합니다.
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입력 데이터 구성에서, 훈련 작업에 사용할 각 입력 데이터 채널에 대해 다음 값을 지정합니다. 훈련 지원에 사용하고 있는 알고리즘 채널, 콘텐츠 유형, 지원되는 압축 유형, 각 채널에 지원되는 입력 모드를 알고리즘의 알고리즘 요약 페이지의 채널 사양 단원에서 확인할 수 있습니다.
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채널 이름에는 입력 채널의 이름을 입력합니다.
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콘텐츠 유형에는 알고리즘에서 채널에 대해 필요로 하는 데이터의 콘텐츠 유형을 입력합니다.
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압축 유형에는 사용할 데이터 압축 유형을 선택합니다(있는 경우).
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레코드 래퍼에는 알고리즘이
RecordIO
형식의 데이터를 예상하는 경우RecordIO
를 선택합니다. -
S3 데이터 유형, S3 데이터 배포 유형, S3 위치에는 적절한 값을 지정합니다. 이러한 값이 의미하는 내용은
S3DataSource
단원을 참조하세요. -
프로비저닝된 ML 스토리지 볼륨에서 데이터를 다운로드하여 도커 볼륨에 해당 디렉터리를 탑재하려는 경우 입력 모드에서 파일을 선택합니다. Amazon S3에서 컨테이너로 직접 데이터를 스트리밍하려면 파이프를 선택합니다.
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다른 입력 채널을 추가하려면 채널 추가를 선택합니다. 입력 채널을 추가했으면 완료를 선택합니다.
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출력 위치에 다음 값을 지정합니다.
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S3 출력 경로에서 훈련 작업이 출력(예: 모델 결과물)을 저장할 S3 위치를 선택합니다.
참고
이 위치에 저장된 모델 결과물을 사용하여 이 훈련 작업에서 모델 또는 모델 패키지를 생성합니다.
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암호화 키의 경우, S3 위치에 저장된 출력 데이터를 AWS KMS 키를 사용하여 SageMaker 암호화하려는 경우
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태그에는 훈련 작업을 관리하기 위한 태그를 하나 이상 지정합니다. 각 태그는 키와 값(선택 사항)으로 구성됩니다. 태그 키는 리소스마다 고유해야 합니다.
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훈련 작업을 실행하려면 훈련 작업 생성을 선택합니다.
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알고리즘을 사용하여 훈련 작업 실행(API)
SageMaker API를 사용하여 알고리즘을 사용하여 교육 작업을 실행하려면 전달되는 AlgorithmSpecification
객체의 AlgorithmName
필드로 이름 또는 Amazon 리소스 이름 (ARN) 을 지정하십시오. CreateTrainingJob
의 학습 모델에 대한 자세한 내용은 SageMaker 을 참조하십시오Amazon에서 모델 학습시키기 SageMaker.
알고리즘을 사용하여 교육 작업 실행 (Amazon SageMaker Python SDK )
직접 만들거나 구독한 알고리즘을 사용하여 교육 작업을 생성하고 AlgorithmEstimator
객체를 만든 다음 Amazon Resource Name (ARN) 또는 알고리즘 이름을 인수 값으로 지정합니다. AWS Marketplace algorithm_arn
그런 다음 예측기의 fit
메서드를 호출합니다. 예:
from sagemaker import AlgorithmEstimator data_path = os.path.join(DATA_DIR, 'marketplace', 'training') algo = AlgorithmEstimator( algorithm_arn='arn:aws:sagemaker:us-east-2:012345678901:algorithm/my-algorithm', role='SageMakerRole', instance_count=1, instance_type='ml.c4.xlarge', sagemaker_session=sagemaker_session, base_job_name='test-marketplace') train_input = algo.sagemaker_session.upload_data( path=data_path, key_prefix='integ-test-data/marketplace/train') algo.fit({'training': train_input})