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SageMaker Les variables d'environnement de l'IA et les chemins par défaut pour les emplacements de stockage de la formation
Le tableau suivant récapitule les chemins d'entrée et de sortie pour les ensembles de données d'apprentissage, les points de contrôle, les artefacts de modèle et les sorties, gérés par la SageMaker plateforme de formation.
| Parcours local dans l'instance SageMaker de formation | SageMaker Variable d'environnement AI | Objectif | Lire à partir de S3 pendant le démarrage | Lire depuis S3 pendant Spot-restart | Écrit sur S3 pendant l'entraînement | Écriture sur S3 lorsque la tâche est terminée |
|---|---|---|---|---|---|---|
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SM_CHANNEL_ |
Lecture des données d'entraînement à partir des canaux d'entrée spécifiés via la ModelTrainer |
Oui | Oui | Non | Non |
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SM_OUTPUT_DIR |
Sauvegarde des résultats tels que la perte, la précision, les couches intermédiaires, les pondérations, les dégradés, le biais et les TensorBoard-compatible sorties. Vous pouvez également enregistrer n'importe quelle sortie arbitraire en utilisant ce chemin. Notez qu'il s'agit d'un chemin différent de celui utilisé pour stocker l'artefact du modèle final |
Non | Non | Non | Oui |
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SM_MODEL_DIR |
Stockage de l'artefact du modèle final. C'est également le chemin à partir duquel l'artefact du modèle est déployé à des fins d'Real-time inférence dans SageMaker AI Hosting. |
Non | Non | Non | Oui |
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- |
Enregistrement des points de contrôle du modèle (l'état du modèle) pour reprendre l'entraînement à partir d'un certain point et récupérer après un événement imprévu ou des interruptions d'Entraînement ponctuel géré. |
Oui | Oui | Oui | Non |
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SAGEMAKER_SUBMIT_DIRECTORY |
Copie de scripts d'entraînement, de bibliothèques supplémentaires et de dépendances. |
Oui | Oui | Non | Non |
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- |
Lecture ou écriture dans |
Non | Non | Non | Non |
1 channel_name permet de spécifier les noms de canal définis par l'utilisateur pour les entrées de données d'entraînement. Chaque tâche d'entraînement peut contenir plusieurs canaux d'entrée de données. Vous pouvez spécifier jusqu'à 20 canaux d'entrée par tâche d'entaînement. Notez que le temps de téléchargement des données à partir des canaux de données est compté dans le temps facturable. Pour plus d'informations sur les chemins de saisie de données, consultez Comment Amazon SageMaker AI fournit des informations de formation. Il existe également trois types de modes de saisie de données pris en charge par SageMaker AI : le mode fichier et le mode canal. FastFile Pour en savoir plus sur les modes de saisie de données pour l'entraînement à l' SageMaker IA, voir Accéder aux données d'entraînement.
2 SageMaker L'IA compresse et écrit des artefacts d'entraînement dans des fichiers TAR (tar.gz). Le temps de compression et de téléchargement est compté dans le temps facturable. Pour plus d'informations, consultez la section Comment Amazon SageMaker AI traite les résultats de la formation.
3 SageMaker AI compresse et écrit l'artefact final du modèle dans un fichier TAR (tar.gz). Le temps de compression et de téléchargement est compté dans le temps facturable. Pour plus d'informations, consultez la section Comment Amazon SageMaker AI traite les résultats de la formation.
4 Synchronisation avec Amazon S3 pendant l'entraînement. Écrivez tel quel sans compression dans des fichiers TAR. Pour plus d'informations, consultez la section Utiliser des points de contrôle dans Amazon SageMaker AI.
