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如何构建您自己的处理容器（高级方案）

您可以为 Amazon P SageMaker rocessing 提供 Docker 映像，该映像具有您自己的代码和依赖关系来运行数据处理、功能工程和模型评估工作负载。下面将介绍如何构建自己的处理容器。

下面的 Dockerfile 示例使用可作为处理作业运行的 Python 库 scikit-learn 和 pandas 来构建容器。

FROM python:3.7-slim-buster

# Install scikit-learn and pandas
RUN pip3 install pandas==0.25.3 scikit-learn==0.21.3

# Add a Python script and configure Docker to run it
ADD processing_script.py /
ENTRYPOINT ["python3", "/processing_script.py"]

有关处理脚本的示例，请参阅 SageMaker 处理入门。

构建此 Docker 镜像并将其推送到亚马逊弹性容器注册表 (Amazon ECR) Registry 存储库，并确保你的 A SageMaker I IAM 角色可以从 Amazon ECR 中提取映像。然后你就可以在 Amazon Processing 上运行这张 SageMaker 图片了。

Amazon Pro SageMaker cessing 如何配置您的处理容器

Amazon SageMaker Processing 通过环境变量和容器中预定义位置的两个 JSON 文件/opt/ml/config/processingjobconfig.json和/opt/ml/config/resourceconfig.json向您的处理容器提供配置信息。

当处理作业启动时，它将使用您在 CreateProcessingJob 请求中通过 Environment 映射指定的环境变量。/opt/ml/config/processingjobconfig.json 文件包含有关处理容器的主机名的信息，并且也在 CreateProcessingJob 请求中指定。

以下示例显示了 /opt/ml/config/processingjobconfig.json 文件的格式。

{
    "ProcessingJobArn": "<processing_job_arn>",
    "ProcessingJobName": "<processing_job_name>",
    "AppSpecification": {
        "ImageUri": "<image_uri>",
        "ContainerEntrypoint": null,
        "ContainerArguments": null
    },
    "Environment": {
        "KEY": "VALUE"
    },
    "ProcessingInputs": [
        {
            "InputName": "input-1",
            "S3Input": {
                "LocalPath": "/opt/ml/processing/input/dataset",
                "S3Uri": "<s3_uri>",
                "S3DataDistributionType": "FullyReplicated",
                "S3DataType": "S3Prefix",
                "S3InputMode": "File",
                "S3CompressionType": "None",
                "S3DownloadMode": "StartOfJob"
            }
        }
    ],
    "ProcessingOutputConfig": {
        "Outputs": [
            {
                "OutputName": "output-1",
                "S3Output": {
                    "LocalPath": "/opt/ml/processing/output/dataset",
                    "S3Uri": "<s3_uri>",
                    "S3UploadMode": "EndOfJob"
                }
            }
        ],
        "KmsKeyId": null
    },
    "ProcessingResources": {
        "ClusterConfig": {
            "InstanceCount": 1,
            "InstanceType": "ml.m5.xlarge",
            "VolumeSizeInGB": 30,
            "VolumeKmsKeyId": null
        }
    },
    "RoleArn": "<IAM role>",
    "StoppingCondition": {
        "MaxRuntimeInSeconds": 86400
    }
}

/opt/ml/config/resourceconfig.json 文件包含有关处理容器的主机名的信息。请在创建或运行分布式处理代码时使用以下主机名。

{
  "current_host": "algo-1",
  "hosts": ["algo-1","algo-2","algo-3"]
}

请勿使用 /etc/hostname 或 /etc/hosts 中包含的有关主机名的信息，因为它可能不准确。

处理容器可能无法立即获得主机名信息。我们建议当节点在集群中可用时，在主机名解析操作上添加重试策略。