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マルチモデルエンドポイント用のカスタムコンテナの規約

複数のモデルを処理するには、Amazon SageMaker AI がコンテナと通信して必要に応じてモデルをロード、一覧表示、取得、アンロードできるようにする API のセットを、コンテナがサポートする必要があります。model_name は、キー入力パラメータとして新しい API のセットで使用されます。カスタマーコンテナでは、マッピングキーとして model_name を使用して、ロードされたモデルを追跡する必要があります。また、model_name は不透明な識別子であり、必ずしも InvokeEndpoint API に渡される TargetModel パラメータの値ではありません。InvokeEndpoint リクエストの元の TargetModel 値は、ログ記録の目的で使用できる X-Amzn-SageMaker-Target-Model ヘッダーとして API のコンテナに渡されます。

CPU ベースのマルチモデルエンドポイント用に、次の API をコンテナに設定できます。

Load Model API

本文の url フィールドにある特定のモデルをカスタマーコンテナのメモリにロードし、割り当てられた model_name で追跡するように、コンテナに指示します。モデルがロードされたら、コンテナでは、この model_name を使用して推論リクエストを処理する準備ができています。

POST /models HTTP/1.1
Content-Type: application/json
Accept: application/json

{
     "model_name" : "{model_name}",
     "url" : "/opt/ml/models/{model_name}/model",
}

List Model API

カスタマーコンテナのメモリにロードされたモデルのリストを返します。

GET /models HTTP/1.1
Accept: application/json

Response = 
{
    "models": [
        {
             "modelName" : "{model_name}",
             "modelUrl" : "/opt/ml/models/{model_name}/model",
        },
        {
            "modelName" : "{model_name}",
            "modelUrl" : "/opt/ml/models/{model_name}/model",
        },
        ....
    ]
}

この API はページ分割もサポートしています。

GET /models HTTP/1.1
Accept: application/json

Response = 
{
    "models": [
        {
             "modelName" : "{model_name}",
             "modelUrl" : "/opt/ml/models/{model_name}/model",
        },
        {
            "modelName" : "{model_name}",
            "modelUrl" : "/opt/ml/models/{model_name}/model",
        },
        ....
    ]
}

SageMaker AI は、最初に next_page_token の値を指定せずに List Model API を呼び出すことができます。nextPageToken フィールドがレスポンスの一部として返された場合、後続の List Models コールで next_page_token の値として渡されます。nextPageToken が返されなかった場合、返されるモデルがこれ以上ないということです。

Get Model API

これは、model_name エンティティの単純な読み取り API です。

GET /models/{model_name} HTTP/1.1
Accept: application/json

{
     "modelName" : "{model_name}",
     "modelUrl" : "/opt/ml/models/{model_name}/model",
}

Unload Model API

SageMaker AI プラットフォームにカスタマーコンテナのメモリからのモデルのアンロードを指示します。これにより、新しいモデルのロードプロセスが開始されると、プラットフォームによって候補とされたモデルの削除が開始されます。model_name にプロビジョニングされたリソースは、この API がレスポンスを返すときにコンテナによって解放される必要があります。

DELETE /models/{model_name}

Invoke Model API

指定された特定の model_name への予測リクエストを作成します。SageMaker AI ランタイムの InvokeEndpoint リクエストは、呼び出し対象として指定されたモデルの相対パスを受け取る新しいヘッダーとして、X-Amzn-SageMaker-Target-Model をサポートします。SageMaker AI システムは、CreateModel API コールの一部として渡されるプレフィックスをモデルの相対パスと組み合わせることで、モデルの絶対パスを生成します。

POST /models/{model_name}/invoke HTTP/1.1
Content-Type: ContentType
Accept: Accept
X-Amzn-SageMaker-Custom-Attributes: CustomAttributes
X-Amzn-SageMaker-Target-Model: [relativePath]/{artifactName}.tar.gz

さらに GPU インスタンスでは、メモリの不足や他のいずれかのリソースが原因で InvokeEndpoint に障害が発生した場合、この API は SageMaker AI に 507 HTTP ステータスコードを返します。これにより、未使用のモデルのアンロードが開始されて再利用できるようになります。