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Step Functions를 사용하여 아마존 SageMaker 작업을 생성하고 관리합니다.
Step Functions를 사용하여 작업을 생성하고 관리하는 방법을 알아보십시오 SageMaker. 이 페이지는 지원되는 SageMaker API 작업을 나열하고 SageMaker 변환, 교육, 레이블 지정 및 처리 작업을 생성하는 데 필요한 예제 Task
상태를 제공합니다.
와의 통합에 대해 자세히 알아보려면 AWS Step Functions의 서비스에 대해서는 및 을 참조하십시오 서비스 통합. Step API Functions에서 서비스에 파라미터 전달하기
최적화된 통합의 주요 기능 SageMaker
-
작업 실행(.sync) 통합 패턴이 지원됩니다.
-
요청 및 응답 통합 패턴에 대한 최적화는 없습니다.
-
태스크 토큰으로 콜백이 올 때까지 기다리세요. 통합 패턴은 지원되지 않습니다.
지원됨 SageMaker APIs
-
-
-
CreateHyperParameterTuningJob
-.sync
통합 패턴을 지원합니다. -
CreateLabelingJob
-.sync
통합 패턴을 지원합니다. -
CreateProcessingJob
-.sync
통합 패턴을 지원합니다. -
CreateTrainingJob
-.sync
통합 패턴을 지원합니다. -
CreateTransformJob
-.sync
통합 패턴을 지원합니다.참고
AWS Step Functions 에 대한 정책을 자동으로 생성하지 않습니다
CreateTransformJob
. 생성된 역할에는 인라인 정책을 연결해야 합니다. 자세한 내용은 다음 예제 IAM 정책을 참조하십시오CreateTrainingJob. -
SageMaker Transform Job 예제
다음은 DataSource
및 에 대한 Amazon S3 위치를 지정하는 Amazon SageMaker 변환 작업을 생성하는 Task
상태를 포함합니다TransformOutput
.
{
"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 교육 Job 예제
다음은 Amazon SageMaker 교육 작업을 생성하는 Task
상태를 포함합니다.
{
"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":"$.cause",
"Next":"Sagemaker Training Job Error"
}
],
"Next":"Delete Interim Data Job"
}
}
SageMaker 라벨링 작업 예제
다음은 Amazon SageMaker 라벨 제작 작업을 생성하는 Task
상태를 포함합니다.
{
"StartAt": "SageMaker CreateLabelingJob",
"TimeoutSeconds": 3600,
"States": {
"SageMaker CreateLabelingJob": {
"Type": "Task",
"Resource": "arn:aws:states:::sagemaker:createLabelingJob.sync",
"Parameters": {
"HumanTaskConfig": {
"AnnotationConsolidationConfig": {
"AnnotationConsolidationLambdaArn": "arn:aws:lambda:us-west-2:123456789012:function:ACS-TextMultiClass"
},
"NumberOfHumanWorkersPerDataObject": 1,
"PreHumanTaskLambdaArn": "arn:aws:lambda:us-west-2:123456789012:function:PRE-TextMultiClass",
"TaskDescription": "Classify the following text",
"TaskKeywords": [
"tc",
"Labeling"
],
"TaskTimeLimitInSeconds": 300,
"TaskTitle": "Classify short bits of text",
"UiConfig": {
"UiTemplateS3Uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket/TextClassification.template"
},
"WorkteamArn": "arn:aws:sagemaker:us-west-2:123456789012:workteam/private-crowd/ExampleTesting"
},
"InputConfig": {
"DataAttributes": {
"ContentClassifiers": [
"FreeOfPersonallyIdentifiableInformation",
"FreeOfAdultContent"
]
},
"DataSource": {
"S3DataSource": {
"ManifestS3Uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket/manifest.json"
}
}
},
"LabelAttributeName": "Categories",
"LabelCategoryConfigS3Uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket/labelcategories.json",
"LabelingJobName": "example-job-name",
"OutputConfig": {
"S3OutputPath": "s3://amzn-s3-demo-bucket/output"
},
"RoleArn": "arn:aws:iam::123456789012:role/service-role/AmazonSageMaker-ExecutionRole",
"StoppingConditions": {
"MaxHumanLabeledObjectCount": 10000,
"MaxPercentageOfInputDatasetLabeled": 100
}
},
"Next": "ValidateOutput"
},
"ValidateOutput": {
"Type": "Choice",
"Choices": [
{
"Not": {
"Variable": "$.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 처리 작업 예제
다음은 Amazon SageMaker 처리 작업을 생성하는 Task
상태를 포함합니다.
{
"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."
}
}
}
IAM아마존 통화 정책 SageMaker
다음 예제 템플릿은 그 방법을 보여줍니다. AWS Step Functions 스테이트 머신 정의의 리소스를 기반으로 IAM 정책을 생성합니다. 자세한 내용은 Step Functions가 통합 서비스를 위한 IAM 정책을 생성하는 방법 및 Step Functions에서 서비스 통합 패턴을 살펴보세요 단원을 참조하세요.
참고
이 예제는 ML 컴퓨팅 인스턴스에 배포하거나 일괄 변환 작업을 위해 모델 아티팩트와 docker 이미지에 액세스하는 데 SageMaker 사용하는 IAM 역할의 Amazon Resource Name (ARN) 을 참조하십시오.
자세한 내용은 Amazon SageMaker 역할을 참조하십시오.[[roleArn]]
CreateTrainingJob
정적 리소스
동적 리소스
CreateTransformJob
참고
AWS Step Functions 와 SageMaker 통합되는 상태 머신을 생성할 CreateTransformJob
때 적용되는 정책은 자동으로 생성되지 않습니다. 다음 IAM 예제 중 하나를 기반으로 생성된 역할에 인라인 정책을 연결해야 합니다.
정적 리소스
동적 리소스