Executar o Processador de atributos do Feature Store remotamente

Para executar seus processadores de recursos em grandes conjuntos de dados que exigem hardware mais poderoso do que o disponível localmente, você pode decorar seu código com o @remote decorador para executar seu código Python local como um trabalho de treinamento distribuído de um ou vários nós SageMaker . Para obter mais informações sobre como executar seu código como um trabalho de SageMaker treinamento, consulteExecute seu código local como um trabalho SageMaker de treinamento.

Veja a seguir um exemplo de uso do decorador @remote junto com o decorador @feature_processor.

from sagemaker.remote_function.spark_config import SparkConfig
from sagemaker.remote_function import remote
from sagemaker.feature_store.feature_processor import CSVDataSource, feature_processor

CSV_DATA_SOURCE = CSVDataSource('s3://bucket/prefix-to-csv/')
OUTPUT_FG = 'arn:aws:sagemaker:us-east-1:123456789012:feature-group/feature-group'

@remote(
    spark_config=SparkConfig(), 
    instance_type="ml.m5.2xlarge",
    dependencies="/local/requirements.txt"
)
@feature_processor(
    inputs=[CSV_DATA_SOURCE], 
    output=OUTPUT_FG,
)
def transform(csv_input_df):
   return csv_input_df
   
transform()

O parâmetro spark_config indica que o trabalho remoto é executado como uma aplicação do Spark. A SparkConfig instância pode ser usada para configurar a configuração do Spark e fornecer dependências adicionais ao aplicativo Spark, como arquivos Python e arquivos. JARs

Para iterações mais rápidas ao desenvolver seu código de processamento de atributos, você pode especificar o argumento keep_alive_period_in_seconds no decorador @remote para reter os atributos configurados em um grupo de aquecimento para trabalhos de treinamento subsequentes. Para obter mais informações sobre grupos de aquecimento, consulte KeepAlivePeriodInSeconds no Guia de referência da API.

O código a seguir é um exemplo do local requirements.txt:.

sagemaker>=2.167.0

Isso instalará a versão correspondente do SageMaker AI SDK na tarefa remota, necessária para executar o método anotado por. @feature-processor