Use um SageMaker estimador para executar um trabalho de treinamento - Amazon SageMaker

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Use um SageMaker estimador para executar um trabalho de treinamento

Você também pode usar um estimador do SDK do SageMaker Python para lidar com a configuração e a execução do seu trabalho de treinamento. SageMaker Os exemplos de código a seguir mostram como configurar e executar um estimador usando imagens de um registro particular do Docker.

  1. Importe as bibliotecas e dependências necessárias, conforme exibido no seguinte exemplo de código.

    import boto3
import sagemaker
from sagemaker.estimator import Estimator

session = sagemaker.Session()

role = sagemaker.get_execution_role()

  2. Forneça um Identificador de recursos uniforme (Uniform Resource Identifier, URI) para a imagem de treinamento, grupos de segurança e sub-redes para a configuração da VPC para o trabalho de treinamento, conforme mostrado no exemplo de código a seguir.

    image_uri = "myteam.myorg.com/docker-local/my-training-image:<IMAGE-TAG>"

security_groups = ["sg-0123456789abcdef0"]
subnets = ["subnet-0123456789abcdef0", "subnet-0123456789abcdef0"]

    Para obter mais informações sobre security_group_ids esubnets, consulte a descrição apropriada do parâmetro na seção Estimadores do SDK para Python SageMaker .

    nota

    SageMaker usa uma conexão de rede em sua VPC para acessar imagens em seu registro do Docker. Para usar as imagens no registro do Docker para treinamento, o registro deve estar acessível em uma Amazon VPC na sua conta.

  3. Opcionalmente, se seu registro do Docker exigir autenticação, você também deverá especificar o Amazon Resource Name (ARN) de uma AWS Lambda função que fornece credenciais de acesso a. SageMaker O exemplo a seguir mostra como especificar o ARN. 

    training_repository_credentials_provider_arn = "arn:aws:lambda:us-west-2:1234567890:function:test"

    Para obter mais informações sobre o uso de imagens em um registro do Docker que exige autenticação, consulte abaixo Usar um registro do Docker que exija autenticação para treinamento.

  4. Use os exemplos de código das etapas anteriores para configurar um estimador, conforme mostrado no exemplo de código a seguir.

    # The training repository access mode must be 'Vpc' for private docker registry jobs 
training_repository_access_mode = "Vpc"

# Specify the instance type, instance count you want to use
instance_type="ml.m5.xlarge"
instance_count=1

# Specify the maximum number of seconds that a model training job can run
max_run_time = 1800

# Specify the output path for the model artifacts
output_path = "s3://your-output-bucket/your-output-path"

estimator = Estimator(
    image_uri=image_uri,
    role=role,
    subnets=subnets,
    security_group_ids=security_groups,
    training_repository_access_mode=training_repository_access_mode,
    training_repository_credentials_provider_arn=training_repository_credentials_provider_arn,  # remove this line if auth is not needed
    instance_type=instance_type,
    instance_count=instance_count,
    output_path=output_path,
    max_run=max_run_time
)

  5. Inicie o trabalho de treinamento chamando estimator.fit com o nome do trabalho e o caminho de entrada como parâmetros, conforme mostrado no seguinte exemplo de código.

    input_path = "s3://your-input-bucket/your-input-path"
job_name = "your-job-name"

estimator.fit(
    inputs=input_path,
    job_name=job_name
)