Utilisation de TabTransformer dans SageMaker AI

Utilisation de TabTransformer en tant qu'algorithme intégré

Utilisez l'algorithme intégré TabTransformer pour créer un conteneur d'entraînement TabTransformer comme indiqué dans l'exemple de code suivant. Vous pouvez repérer automatiquement l’URI d’image de l’algorithme intégré TabTransformer à l’aide de l’API image_uris.retrieve SageMaker AI (ou de l’API get_image_uri si vous utilisez le kit Amazon SageMaker Python SDK version 2).

Après avoir spécifié l’URI d’image TabTransformer, vous pouvez utiliser le conteneur TabTransformer pour construire un évaluateur à l’aide de l’API SageMaker AI Estimator et lancer une tâche d’entraînement. L'algorithme intégré TabTransformer s'exécute en mode script, mais le script d'entraînement vous est fourni et n'a pas besoin d'être remplacé. Si vous avez une vaste expérience de l'utilisation du mode script pour créer une tâche d'entraînement SageMaker, vous pouvez intégrer vos propres scripts d'entraînement TabTransformer.

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
)

Pour plus d'informations sur la configuration de TabTransformer en tant qu'algorithme intégré, consultez les exemples de bloc-notes suivants.