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Interagieren Sie direkt mit hybriden Aufträgen über API
Über den können Sie direkt auf Amazon Braket Hybrid Jobs zugreifen und mit diesen interagieren. API Standardwerte und praktische Methoden sind jedoch nicht verfügbar, wenn Sie den API direkt verwenden.
Anmerkung
Wir empfehlen dringend, dass Sie mit Amazon Braket Hybrid Jobs über das Amazon Braket Python
Dieses Thema behandelt die Grundlagen der Verwendung von. API Wenn Sie sich für die Verwendung der API entscheiden, denken Sie daran, dass dieser Ansatz komplexer sein kann, und bereiten Sie sich auf mehrere Iterationen vor, damit Ihr Hybrid-Job ausgeführt werden kann.
Um die API verwenden zu können, sollte Ihr Konto eine Rolle in der AmazonBraketFullAccess
verwalteten Richtlinie haben.
Anmerkung
Weitere Informationen darüber, wie Sie eine Rolle mit der AmazonBraketFullAccess
verwalteten Richtlinie erhalten, finden Sie auf der Seite Amazon Braket aktivieren.
Darüber hinaus benötigen Sie eine Ausführungsrolle. Diese Rolle wird an den Dienst übergeben. Sie können die Rolle mit der Amazon Braket-Konsole erstellen. Verwenden Sie die Registerkarte Ausführungsrollen auf der Seite „Berechtigungen und Einstellungen“, um eine Standardrolle für Hybrid-Jobs zu erstellen.
Das CreateJob
API erfordert, dass Sie alle erforderlichen Parameter für den Hybrid-Job angeben. Um Python zu verwenden, komprimieren Sie Ihre Algorithmus-Skriptdateien in ein Tar-Bundle, z. B. eine Datei input.tar.gz, und führen Sie das folgende Skript aus. Aktualisieren Sie die Teile des Codes in den spitzen Klammern (<>
) so, dass sie mit Ihren Kontoinformationen und dem Einstiegspunkt übereinstimmen, die den Pfad, die Datei und die Methode angeben, mit der Ihr Hybrid-Job beginnt.
from braket.aws import AwsDevice, AwsSession import boto3 from datetime import datetime s3_client = boto3.client("s3") client = boto3.client("braket") project_name = "job-test" job_name = project_name + "-" + datetime.strftime(datetime.now(), "%Y%m%d%H%M%S") bucket = "amazon-braket-<your_bucket>" s3_prefix = job_name job_script = "input.tar.gz" job_object = f"{s3_prefix}/script/{job_script}" s3_client.upload_file(job_script, bucket, job_object) input_data = "inputdata.csv" input_object = f"{s3_prefix}/input/{input_data}" s3_client.upload_file(input_data, bucket, input_object) job = client.create_job( jobName=job_name, roleArn="arn:aws:iam::<your_account>:role/service-role/AmazonBraketJobsExecutionRole", # https://docs.aws.amazon.com/braket/latest/developerguide/braket-manage-access.html#about-amazonbraketjobsexecution algorithmSpecification={ "scriptModeConfig": { "entryPoint": "<your_execution_module>:<your_execution_method>", "containerImage": {"uri": "292282985366.dkr.ecr.us-west-1.amazonaws.com/amazon-braket-base-jobs:1.0-cpu-py37-ubuntu18.04"}, # Change to the specific region you are using "s3Uri": f"s3://{bucket}/{job_object}", "compressionType": "GZIP" } }, inputDataConfig=[ { "channelName": "hellothere", "compressionType": "NONE", "dataSource": { "s3DataSource": { "s3Uri": f"s3://{bucket}/{s3_prefix}/input", "s3DataType": "S3_PREFIX" } } } ], outputDataConfig={ "s3Path": f"s3://{bucket}/{s3_prefix}/output" }, instanceConfig={ "instanceType": "ml.m5.large", "instanceCount": 1, "volumeSizeInGb": 1 }, checkpointConfig={ "s3Uri": f"s3://{bucket}/{s3_prefix}/checkpoints", "localPath": "/opt/omega/checkpoints" }, deviceConfig={ "priorityAccess": { "devices": [ "arn:aws:braket:us-west-1::device/qpu/rigetti/Ankaa-3" ] } }, hyperParameters={ "hyperparameter key you wish to pass": "<hyperparameter value you wish to pass>", }, stoppingCondition={ "maxRuntimeInSeconds": 1200, "maximumTaskLimit": 10 }, )
Sobald Sie Ihren Hybrid-Job erstellt haben, können Sie über die GetJob
API oder die Konsole auf die Details des Hybrid-Jobs zugreifen. Verwenden Sie den folgenden Python-Befehl, um die Hybrid-Jobdetails aus der Python-Sitzung abzurufen, in der Sie den createJob
Code wie im vorherigen Beispiel ausgeführt haben.
getJob = client.get_job(jobArn=job["jobArn"])
Um einen Hybridjob abzubrechen, rufen Sie den CancelJob
API mit dem Amazon Resource Name Namen des Jobs ('JobArn') auf.
cancelJob = client.cancel_job(jobArn=job["jobArn"])
Sie können im Rahmen der createJob
API Verwendung des checkpointConfig
Parameters Checkpoints angeben.
checkpointConfig = { "localPath" : "/opt/omega/checkpoints", "s3Uri": f"s3://{bucket}/{s3_prefix}/checkpoints" },
Anmerkung
Der LocalPath von checkpointConfig
darf nicht mit einem der folgenden reservierten Pfade beginnen:/opt/ml
, /opt/braket
/tmp
, oder. /usr/local/nvidia