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Usa un' SageMaker intelligenza artificiale ModelTrainer per eseguire un lavoro di formazione - Amazon SageMaker AI

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Usa un' SageMaker intelligenza artificiale ModelTrainer per eseguire un lavoro di formazione

Puoi anche usare un file ModelTrainer del SageMaker Python SDK per gestire la configurazione e l'esecuzione del tuo SageMaker lavoro di formazione. I seguenti esempi di codice mostrano come configurare ed eseguire un ModelTrainer utilizzo di immagini da un registro Docker privato.

  1. Importa le librerie e le dipendenze richieste, come mostrato nell'esempio di codice seguente.

    import boto3
import sagemaker
from sagemaker.train import ModelTrainer
from sagemaker.train.configs import Compute
from sagemaker.core.helper.session_helper import get_execution_role, Session

session = Session()

role = get_execution_role()

  2. Fornisci un URI (Uniform Resource Identifier) all'immagine di addestramento, ai gruppi di sicurezza e alle sottoreti per la configurazione VPC per il processo di addestramento, come mostrato nel seguente esempio di codice.

    image_uri = "myteam.myorg.com/docker-local/my-training-image:<IMAGE-TAG>"

security_groups = ["sg-0123456789abcdef0"]
subnets = ["subnet-0123456789abcdef0", "subnet-0123456789abcdef0"]

    Per ulteriori informazioni su security_group_ids esubnets, consulta la descrizione del parametro appropriato nella ModelTrainers sezione di SageMaker Python SDK.

    Nota

    SageMaker L'intelligenza artificiale utilizza una connessione di rete all'interno del VPC per accedere alle immagini nel registro Docker. Per utilizzare le immagini del registro Docker per l’addestramento, il registro deve essere accessibile da un Amazon VPC del proprio account.

  3. Facoltativamente, se il tuo registro Docker richiede l'autenticazione, devi anche specificare l'Amazon Resource Name (ARN) di una AWS Lambda funzione che fornisce le credenziali di accesso all'IA. SageMaker Il seguente esempio di codice mostra come specificare l’ARN. 

    training_repository_credentials_provider_arn = "arn:aws:lambda:us-west-2:1234567890:function:test"

    Per ulteriori informazioni sull'utilizzo di immagini in un registro Docker che richiede l'autenticazione, consulta Use a Docker registry that requires authentication for training di seguito.

  4. Usa gli esempi di codice dei passaggi precedenti per configurare a ModelTrainer, come mostrato nel seguente esempio di codice.

    # The training repository access mode must be 'Vpc' for private docker registry jobs 
training_repository_access_mode = "Vpc"

# Specify the instance type, instance count you want to use
instance_type="ml.m5.xlarge"
instance_count=1

# Specify the maximum number of seconds that a model training job can run
max_run_time = 1800

# Specify the output path for the model artifacts
output_path = "s3://your-output-bucket/your-output-path"

model_trainer = ModelTrainer(
    training_image=image_uri,
    role=role,
    subnets=subnets,
    security_group_ids=security_groups,
    training_repository_access_mode=training_repository_access_mode,
    training_repository_credentials_provider_arn=training_repository_credentials_provider_arn,  # remove this line if auth is not needed
    compute=Compute(instance_type=instance_type, instance_count=instance_count),
    output_path=output_path,
    max_run=max_run_time
)

  5. Avvia il processo di addestramento chiamando model_trainer.train con il nome del processo e il percorso di input come parametri, come illustrato nel seguente esempio di codice.

    input_path = "s3://your-input-bucket/your-input-path"
job_name = "your-job-name"

model_trainer.train(
    input_data_config=input_path,
    job_name=job_name
)