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Mapeamento de caminhos de armazenamento de treinamento gerenciados pela Amazon SageMaker AI
Esta página fornece um resumo de alto nível de como a plataforma de SageMaker treinamento gerencia caminhos de armazenamento para conjuntos de dados de treinamento, artefatos de modelo, pontos de verificação e resultados entre o armazenamento em AWS nuvem e os trabalhos de treinamento em IA. SageMaker Neste guia, você aprenderá a identificar os caminhos padrão definidos pela plataforma de SageMaker IA e como os canais de dados podem ser simplificados com suas fontes de dados no Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), FSx for Lustre e Amazon EFS. Para obter mais informações sobre opções de armazenamento e modos de entrada de canais de dados, consulte Como configurar trabalhos de treinamento para acessar conjuntos de dados.
Visão geral de como a SageMaker IA mapeia caminhos de armazenamento
O diagrama a seguir mostra um exemplo de como a SageMaker IA mapeia os caminhos de entrada e saída quando você executa um trabalho de treinamento usando a classe SDK ModelTrainer
SageMaker A IA mapeia os caminhos de armazenamento entre um armazenamento (como Amazon S3, Amazon FSx e Amazon EFS) e o contêiner de SageMaker treinamento com base nos caminhos e no modo de entrada especificados por meio de um objeto de SageMaker IA ModelTrainer . Mais informações sobre como a SageMaker IA lê ou grava nos caminhos e a finalidade dos caminhos, consulteSageMaker Variáveis de ambiente de IA e os caminhos padrão para treinar locais de armazenamento.
Você pode usar OutputDataConfig na CreateTrainingJob API para salvar os resultados do treinamento do modelo em um bucket do S3. Use a ModelArtifacts API para encontrar o bucket do S3 que contém seus artefatos de modelo. Consulte o caderno abalone_build_train_deploy
Para obter mais informações e exemplos de como a SageMaker IA gerencia a fonte de dados, os modos de entrada e os caminhos locais em instâncias de SageMaker treinamento, consulte Acessar dados de treinamento.
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