So verwenden Sie SageMaker AI TabTransformer - Amazon SageMaker KI

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So verwenden Sie SageMaker AI TabTransformer

Sie können TabTransformer als integrierten Algorithmus von Amazon SageMaker AI verwenden. Im folgenden Abschnitt wird beschrieben, wie Sie TabTransformer mit dem SageMaker Python SDK verwenden. Informationen zur Verwendung von TabTransformer über die Benutzeroberfläche von Amazon SageMaker Studio Classic finden Sie unter SageMaker JumpStart vortrainierte Modelle.

  • Verwenden Sie TabTransformer als integrierten Algorithmus

    Verwenden Sie den eingebauten TabTransformer-Algorithmus, um einen TabTransformer-Trainingscontainer zu erstellen, wie im folgenden Codebeispiel gezeigt. Sie können den Bild-URI des integrierten TabTransformer-Algorithmus mithilfe der SageMaker AI image_uris.retrieve API (oder der get_image_uri-API, wenn Sie das Amazon SageMaker Python SDK Version 2 verwenden) automatisch erkennen.

    Nachdem Sie den TabTransformer-Image-URI angegeben haben, können Sie den TabTransformer-Container verwenden, um einen Schätzer mithilfe der SageMaker AI Estimator API zu erstellen und einen Trainingsjob zu initiieren. Der integrierte TabTransformer-Algorithmus wird im Skriptmodus ausgeführt, aber das Trainingsskript wird für Sie bereitgestellt und muss nicht ersetzt werden. Wenn Sie umfangreiche Erfahrung mit der Verwendung des Skriptmodus zur Erstellung eines SageMaker-Trainingsauftrags haben, können Sie Ihre eigenen TabTransformer-Trainingsskripte integrieren.

    from sagemaker import image_uris, model_uris, script_uris

train_model_id, train_model_version, train_scope = "pytorch-tabtransformerclassification-model", "*", "training"
training_instance_type = "ml.p3.2xlarge"

# Retrieve the docker image
train_image_uri = image_uris.retrieve(
    region=None,
    framework=None,
    model_id=train_model_id,
    model_version=train_model_version,
    image_scope=train_scope,
    instance_type=training_instance_type
)

# Retrieve the training script
train_source_uri = script_uris.retrieve(
    model_id=train_model_id, model_version=train_model_version, script_scope=train_scope
)

train_model_uri = model_uris.retrieve(
    model_id=train_model_id, model_version=train_model_version, model_scope=train_scope
)

# Sample training data is available in this bucket
training_data_bucket = f"jumpstart-cache-prod-{aws_region}"
training_data_prefix = "training-datasets/tabular_binary/"

training_dataset_s3_path = f"s3://{training_data_bucket}/{training_data_prefix}/train"
validation_dataset_s3_path = f"s3://{training_data_bucket}/{training_data_prefix}/validation"

output_bucket = sess.default_bucket()
output_prefix = "jumpstart-example-tabular-training"

s3_output_location = f"s3://{output_bucket}/{output_prefix}/output"

from sagemaker import hyperparameters

# Retrieve the default hyperparameters for training the model
hyperparameters = hyperparameters.retrieve_default(
    model_id=train_model_id, model_version=train_model_version
)

# [Optional] Override default hyperparameters with custom values
hyperparameters[
    "n_epochs"
] = "50"
print(hyperparameters)

from sagemaker.estimator import Estimator
from sagemaker.utils import name_from_base

training_job_name = name_from_base(f"built-in-algo-{train_model_id}-training")

# Create SageMaker Estimator instance
tabular_estimator = Estimator(
    role=aws_role,
    image_uri=train_image_uri,
    source_dir=train_source_uri,
    model_uri=train_model_uri,
    entry_point="transfer_learning.py",
    instance_count=1,
    instance_type=training_instance_type,
    max_run=360000,
    hyperparameters=hyperparameters,
    output_path=s3_output_location
)

# Launch a SageMaker Training job by passing the S3 path of the training data
tabular_estimator.fit(
    {
        "training": training_dataset_s3_path,
        "validation": validation_dataset_s3_path,
    }, logs=True, job_name=training_job_name
)

    Weitere Informationen zum Einrichten von TabTransformer als integriertem Algorithmus finden Sie in den folgenden Notebook-Beispielen.