Ausführen Ihres Verarbeitungscontainers mit dem SageMaker AI Python SDK - Amazon SageMaker KI

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Ausführen Ihres Verarbeitungscontainers mit dem SageMaker AI Python SDK

Sie können das SageMaker Python SDK verwenden, um Ihr eigenes Verarbeitungsbild auszuführen, indem Sie die Processor Klasse verwenden. Das folgende Beispiel zeigt, wie Sie Ihren eigenen Verarbeitungscontainer mit einer Eingabe von Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) und einer Ausgabe an Amazon S3 ausführen.

from sagemaker.processing import Processor, ProcessingInput, ProcessingOutput

processor = Processor(image_uri='<your_ecr_image_uri>',
                     role=role,
                     instance_count=1,
                     instance_type="ml.m5.xlarge")

processor.run(inputs=[ProcessingInput(
                        source='<s3_uri or local path>',
                        destination='/opt/ml/processing/input_data')],
                    outputs=[ProcessingOutput(
                        source='/opt/ml/processing/processed_data',
                        destination='<s3_uri>')],
                    )

Anstatt den Verarbeitungscode in das Verarbeitungs-Image zu integrieren, können Sie einen ScriptProcessor mit Ihrem eigenen Image und dem auszuführenden Befehl bereitstellen. Geben Sie diese zusammen mit dem Code an, den Sie in diesem Container ausführen möchten. Ein Beispiel finden Sie unter Ausführen von Scripts mit Ihrem eigenen Verarbeitungscontainer.

Sie können auch das scikit-learn-Image verwenden, das Amazon SageMaker Processing über SKLearnProcessor bereitstellt, um scikit-learn-Scripts auszuführen. Ein Beispiel finden Sie unter Ausführen eines Verarbeitungsjobs mit scikit-learn.