執行批次推論任務 - Amazon SageMaker AI

本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。

執行批次推論任務

批次推論 (也稱為離線推論) 會根據觀察批次產生模型預測。對於大型資料集來說，或者如果您不需要立即回應模型預測請求，批次推論是不錯的選擇。相反地，線上推論 (即時推論) 可即時產生預測。您可以使用 SageMaker Python SDK、Autopilot 使用者介面 (UI)、AWS 適用於 Python 的 SDK (boto3) 或 AWS Command Line Interface ()，從 Autopilot 模型進行批次推論AWS CLI。

下列索引索引標籤顯示三個部署模型的選項：使用 API、Autopilot 使用者介面，或使用 API 從不同帳戶進行部署。這些指示假設您已在 Autopilot 中建立模型。如果您沒有模型，則請參閱使用 AutoML API 為表格式資料建立迴歸或分類任務。若要查看每個選項的範例，請開啟每個索引標籤。

Autopilot 使用者介面包含實用的下拉式功能表、切換、工具提示等，可協助您完成模型部署。

下列步驟顯示如何部署 Autopilot 實驗的模型進行批次預測。

  1. 在 https://console.aws.amazon.com/sagemaker/ 登入，然後從導覽窗格選取 Studio。

  2. 在左側導覽窗格上，選擇 Studio。

  3. 在開始使用下，選取您要在其中啟動 Studio 應用程式的網域。如果您的使用者設定檔只屬於一個網域，您將看不到選取網域的選項。

  4. 選取您要啟動 Studio Classic 應用程式的使用者設定檔。如果網域中沒有使用者設定檔，請選擇建立使用者設定檔。如需詳細資訊，請參閱新增使用者設定檔。

  5. 選擇啟動 Studio。如果使用者設定檔屬於共用空間，請選擇開放空間。

  6. 當 SageMaker Studio Classic 主控台開啟時，選擇啟動 SageMaker AI Studio 按鈕。

  7. 從左側導覽窗格選取 AutoML。

  8. 在名稱下，選取與您要部署之模型對應的 Autopilot 實驗。隨即會開啟新的 Autopilot 任務索引標籤。

  9. 在模型名稱區段中，選取您要部署的模型。

  10. 選擇部署模型。隨即開啟新索引索引標籤。

  11. 選擇頁面最上方的進行批次預測。

  12. 針對批次轉換工作組態，請輸入執行個體類型、執行個體計數和其他選用資訊。

  13. 在輸入資料組態區段中，開啟下拉式功能表。

    1. 針對 S3 資料類型，請選擇 ManifestFile 或 S3Prefix。

    2. 針對分割類型，請選擇線、RecordIO、TFRecord 或無。

    3. 針對壓縮，請選擇 GZIP 或無。

  14. 針對 S3 位置，請輸入輸入資料的 Amazon S3 儲存貯體位置和其他選用資訊。

  15. 在輸出資料組態下，請輸入輸出資料的 S3 儲存貯體，然後選擇組合任務輸出的方式。

    1. 針對其他組態 (選用)，您可以輸入 MIME 類型和 S3 加密金鑰。

  16. 針對輸入/輸出篩選和資料聯結 (選用)，您可以輸入 JSONPath 運算式篩選輸入資料、將輸入來源資料與輸出資料聯結，然後輸入 JSONPath 運算式篩選輸出資料。

    1. 如需每種篩選條件類型的範例，請參閱 DataProcessing API。

  17. 若要對輸入資料集執行批次預測，請選取建立批次轉換任務。新的批次轉換任務索引標籤隨即出現。

  18. 在批次轉換任務索引標籤：在狀態區段尋找任務的名稱。然後檢查任務的進度。

若要使用 SageMaker API 進行批次推論，有三個步驟：

  1. 取得候選定義

    InferenceContainers 中的候選定義用於建立 SageMaker AI 模型。

    下列範例顯示如何使用 DescribeAutoMLJob API 取得最佳模型候選項目的候選定義。請參閱下列 AWS CLI 命令做為範例。

    aws sagemaker describe-auto-ml-job --auto-ml-job-name <job-name> --region <region>

    使用 ListCandidatesForAutoMLJob API 列出所有候選項目。請參閱 AWS CLI 命令作為範例。

    aws sagemaker list-candidates-for-auto-ml-job --auto-ml-job-name <job-name> --region <region>

  2. 建立 SageMaker AI 模型

    若要使用 CreateModel API 建立 SageMaker AI 模型，請使用先前步驟中的容器定義。請參閱 AWS CLI 命令作為範例。

    aws sagemaker create-model --model-name '<your-custom-model-name>' \
                    --containers ['<container-definition1>, <container-definition2>, <container-definition3>]' \
                    --execution-role-arn '<execution-role-arn>' --region '<region>

  3. 建立 SageMaker AI 轉換任務

    下列範例使用 CreateTransformJob API 建立 SageMaker AI 轉換任務。請參閱下列 AWS CLI 命令做為範例。

    aws sagemaker create-transform-job --transform-job-name '<your-custom-transform-job-name>' --model-name '<your-custom-model-name-from-last-step>'\
--transform-input '{
        "DataSource": {
            "S3DataSource": {
                "S3DataType": "S3Prefix", 
                "S3Uri": "<your-input-data>" 
            }
        },
        "ContentType": "text/csv",
        "SplitType": "Line"
    }'\
--transform-output '{
        "S3OutputPath": "<your-output-path>",
        "AssembleWith": "Line" 
    }'\
--transform-resources '{
        "InstanceType": "<instance-type>", 
        "InstanceCount": 1
    }' --region '<region>'

使用 DescribeTransformJob API 檢查轉換任務的進度。請參閱下列 AWS CLI 命令做為範例。

aws sagemaker describe-transform-job --transform-job-name '<your-custom-transform-job-name>' --region <region>

任務完成後，<your-output-path> 會提供預測的結果。

輸出檔案名稱的格式如下：<input_data_file_name>.out。例如，如果輸入檔案是 text_x.csv，則輸出名稱將是 text_x.csv.out。

下列索引標籤顯示 SageMaker Python SDK、 AWS SDK for Python (boto3) 和 的程式碼範例 AWS CLI。

SageMaker Python SDK

下列範例使用 SageMaker Python SDK 進行批次預測。

from sagemaker import AutoML

sagemaker_session= sagemaker.session.Session()

job_name = 'test-auto-ml-job' # your autopilot job name
automl = AutoML.attach(auto_ml_job_name=job_name)
output_path = 's3://test-auto-ml-job/output'
input_data = 's3://test-auto-ml-job/test_X.csv'

# call DescribeAutoMLJob API to get the best candidate definition
best_candidate = automl.describe_auto_ml_job()['BestCandidate']
best_candidate_name = best_candidate['CandidateName']

# create model
model = automl.create_model(name=best_candidate_name, 
               candidate=best_candidate)

# create transformer
transformer = model.transformer(instance_count=1, 
    instance_type='ml.m5.2xlarge',
    assemble_with='Line',
    output_path=output_path)

# do batch transform
transformer.transform(data=input_data,
                      split_type='Line',
                       content_type='text/csv',
                       wait=True)
AWS SDK for Python (boto3)

下列範例使用適用於 Python 的AWS SDK (boto3) 進行批次預測。

import sagemaker 
import boto3

session = sagemaker.session.Session()

sm_client = boto3.client('sagemaker', region_name='us-west-2')
role = 'arn:aws:iam::1234567890:role/sagemaker-execution-role'
output_path = 's3://test-auto-ml-job/output'
input_data = 's3://test-auto-ml-job/test_X.csv'

best_candidate = sm_client.describe_auto_ml_job(AutoMLJobName=job_name)['BestCandidate']
best_candidate_containers = best_candidate['InferenceContainers']
best_candidate_name = best_candidate['CandidateName']

# create model
reponse = sm_client.create_model(
    ModelName = best_candidate_name,
    ExecutionRoleArn = role,
    Containers = best_candidate_containers 
)

# Lauch Transform Job
response = sm_client.create_transform_job(
    TransformJobName=f'{best_candidate_name}-transform-job',
    ModelName=model_name,
    TransformInput={
        'DataSource': {
            'S3DataSource': {
                'S3DataType': 'S3Prefix',
                'S3Uri': input_data
            }
        },
        'ContentType': "text/csv",
        'SplitType': 'Line'
    },
    TransformOutput={
        'S3OutputPath': output_path,
        'AssembleWith': 'Line',
    },
    TransformResources={
        'InstanceType': 'ml.m5.2xlarge',
        'InstanceCount': 1,
    },
)

批次推論任務以下列格式傳回回應。

{'TransformJobArn': 'arn:aws:sagemaker:us-west-2:1234567890:transform-job/test-transform-job',
 'ResponseMetadata': {'RequestId': '659f97fc-28c4-440b-b957-a49733f7c2f2',
  'HTTPStatusCode': 200,
  'HTTPHeaders': {'x-amzn-requestid': '659f97fc-28c4-440b-b957-a49733f7c2f2',
   'content-type': 'application/x-amz-json-1.1',
   'content-length': '96',
   'date': 'Thu, 11 Aug 2022 22:23:49 GMT'},
  'RetryAttempts': 0}}
AWS Command Line Interface (AWS CLI)

  1. 使用下列程式碼範例取得候選定義。

    aws sagemaker describe-auto-ml-job --auto-ml-job-name 'test-automl-job' --region us-west-2

  2. 使用下列程式碼範例建立模型。

    aws sagemaker create-model --model-name 'test-sagemaker-model'
--containers '[{
    "Image": "348316444620.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws.com/sagemaker-sklearn-automl:2.5-1-cpu-py3",
    "ModelDataUrl": "s3://amzn-s3-demo-bucket/out/test-job1/data-processor-models/test-job1-dpp0-1-e569ff7ad77f4e55a7e549a/output/model.tar.gz",
    "Environment": {
        "AUTOML_SPARSE_ENCODE_RECORDIO_PROTOBUF": "1",
        "AUTOML_TRANSFORM_MODE": "feature-transform",
        "SAGEMAKER_DEFAULT_INVOCATIONS_ACCEPT": "application/x-recordio-protobuf",
        "SAGEMAKER_PROGRAM": "sagemaker_serve",
        "SAGEMAKER_SUBMIT_DIRECTORY": "/opt/ml/model/code"
    }
}, {
    "Image": "348316444620.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws.com/sagemaker-xgboost:1.3-1-cpu-py3",
    "ModelDataUrl": "s3://amzn-s3-demo-bucket/out/test-job1/tuning/flicdf10v2-dpp0-xgb/test-job1E9-244-7490a1c0/output/model.tar.gz",
    "Environment": {
        "MAX_CONTENT_LENGTH": "20971520",
        "SAGEMAKER_DEFAULT_INVOCATIONS_ACCEPT": "text/csv",
        "SAGEMAKER_INFERENCE_OUTPUT": "predicted_label", 
        "SAGEMAKER_INFERENCE_SUPPORTED": "predicted_label,probability,probabilities" 
    }
}, {
    "Image": "348316444620.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws.com/sagemaker-sklearn-automl:2.5-1-cpu-py3", 
    "ModelDataUrl": "s3://amzn-s3-demo-bucket/out/test-job1/data-processor-models/test-job1-dpp0-1-e569ff7ad77f4e55a7e549a/output/model.tar.gz", 
    "Environment": { 
        "AUTOML_TRANSFORM_MODE": "inverse-label-transform", 
        "SAGEMAKER_DEFAULT_INVOCATIONS_ACCEPT": "text/csv", 
        "SAGEMAKER_INFERENCE_INPUT": "predicted_label", 
        "SAGEMAKER_INFERENCE_OUTPUT": "predicted_label", 
        "SAGEMAKER_INFERENCE_SUPPORTED": "predicted_label,probability,labels,probabilities", 
        "SAGEMAKER_PROGRAM": "sagemaker_serve", 
        "SAGEMAKER_SUBMIT_DIRECTORY": "/opt/ml/model/code" 
    } 
}]' \
--execution-role-arn 'arn:aws:iam::1234567890:role/sagemaker-execution-role' \
--region 'us-west-2'

  3. 使用下列程式碼範例建立轉換任務。

    aws sagemaker create-transform-job --transform-job-name 'test-tranform-job'\
 --model-name 'test-sagemaker-model'\
--transform-input '{
        "DataSource": {
            "S3DataSource": {
                "S3DataType": "S3Prefix",
                "S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket/data.csv"
            }
        },
        "ContentType": "text/csv",
        "SplitType": "Line"
    }'\
--transform-output '{
        "S3OutputPath": "s3://amzn-s3-demo-bucket/output/",
        "AssembleWith": "Line"
    }'\
--transform-resources '{
        "InstanceType": "ml.m5.2xlarge",
        "InstanceCount": 1
    }'\
--region 'us-west-2'

  4. 使用下列程式碼範例檢查轉換任務進度。

    aws sagemaker describe-transform-job --transform-job-name  'test-tranform-job' --region us-west-2

    以下是轉換任務的回應。

    {
    "TransformJobName": "test-tranform-job",
    "TransformJobArn": "arn:aws:sagemaker:us-west-2:1234567890:transform-job/test-tranform-job",
    "TransformJobStatus": "InProgress",
    "ModelName": "test-model",
    "TransformInput": {
        "DataSource": {
            "S3DataSource": {
                "S3DataType": "S3Prefix",
                "S3Uri": "s3://amzn-s3-demo-bucket/data.csv"
            }
        },
        "ContentType": "text/csv",
        "CompressionType": "None",
        "SplitType": "Line"
    },
    "TransformOutput": {
        "S3OutputPath": "s3://amzn-s3-demo-bucket/output/",
        "AssembleWith": "Line",
        "KmsKeyId": ""
    },
    "TransformResources": {
        "InstanceType": "ml.m5.2xlarge",
        "InstanceCount": 1
    },
    "CreationTime": 1662495635.679,
    "TransformStartTime": 1662495847.496,
    "DataProcessing": {
        "InputFilter": "$",
        "OutputFilter": "$",
        "JoinSource": "None"
    }
}

    TransformJobStatus 變更為 Completed 之後，您可以在 S3OutputPath 檢查推論結果。

若要在與產生模型之帳戶不同的帳戶中建立批次推論任務，請遵循從不同帳戶部署模型中的指示。然後，您可以遵循 使用 SageMaker API 進行部署 建立模型與轉換任務。