自訂執行期環境 - Amazon SageMaker

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自訂執行期環境

您可以自訂執行期環境，以使用偏好的本機整合開發環境 （IDEs）、 SageMaker 筆記本或 SageMaker Studio Classic 筆記本來撰寫 ML 程式碼。 SageMaker 將協助封裝和提交函數及其相依性，做為 SageMaker 訓練任務。這可讓您存取 SageMaker 訓練伺服器的容量，以執行訓練任務。

遠端裝飾項目與調用函式的 RemoteExecutor 方法都允許使用者定義及自訂其執行期環境。您可以使用requirements.txt檔案或 conda 環境YAML檔案。

若要同時使用 conda 環境YAML檔案和requirements.txt檔案自訂執行期環境，請參閱下列程式碼範例。

# specify a conda environment inside a yaml file
@remote(instance_type="ml.m5.large",
        image_uri = "my_base_python:latest", 
        dependencies = "./environment.yml")
def matrix_multiply(a, b):
    return np.matmul(a, b)

# use a requirements.txt file to import dependencies
@remote(instance_type="ml.m5.large",
        image_uri = "my_base_python:latest", 
        dependencies = './requirements.txt')
def matrix_multiply(a, b):
    return np.matmul(a, b)

或者，您可以將 dependencies 設定為 auto_capture ，讓 SageMaker Python SDK擷取作用中 conda 環境中已安裝的相依性。若要讓 auto_capture 以可靠的方式運作 ，需要以下內容：

  • 您必須擁有己啟用的 conda 環境。建議不要將 base conda 環境用於遠端工作，以便減少潛在的相依性衝突。不採用 base conda 環境還可讓您以更快速度進行遠端工作環境設定。

  • 您不能使用帶有參數 --extra-index-url 值的 pip 來安裝任何相依性。

  • 在本機開發環境，使用 conda 安裝的套件與使用 pip 安裝的套件之間，不得有任何相依性衝突。

  • 本機開發環境不得包含與 Linux 不相容的作業系統特定相依性。

如果 auto_capture 無法運作，建議您以 requirement.txt 或 conda environment.yaml 檔案形式傳入相依性，如本區段第一個程式碼範例所述。