SageMaker AI 環境変数とトレーニングストレージの場所のデフォルトパス - Amazon SageMaker AI

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SageMaker AI 環境変数とトレーニングストレージの場所のデフォルトパス

次の表は、SageMaker トレーニングプラットフォームによって管理されるトレーニングデータセット、チェックポイント、モデルアーティファクト、および出力の入出力パスをまとめたものです。

SageMaker トレーニングインスタンスのローカルパス SageMaker AI 環境変数 目的 起動中に S3 から読み取る スポット再起動中に S3 から読み取る トレーニング中に S3 に書き込む ジョブ終了時に S3 に書き込む

/opt/ml/input/data/channel_name1

SM_CHANNEL_CHANNEL_NAME

SageMaker AI Python SDK 推定器クラスまたは CreateTrainingJob API オペレーションを通じて指定された入力チャネルからトレーニングデータを読み取ります。SageMaker Python SDK を使用してトレーニングスクリプトで指定する方法の詳細については、「Prepare a Training script」を参照してください。

 あり はい いいえ いいえ

/opt/ml/output/data2

 SM_OUTPUT_DIR

損失、正確性、中間レイヤー、重み、勾配、バイアス、TensorBoard 互換の出力などの出力を保存します。このパスを使用して、任意の変換出力を保存することもできます。これは最終的なモデルアーティファクト /opt/ml/model/ を保存するパスとは異なることにご注意ください。

 いいえ いいえ いいえ はい

/opt/ml/model3

 SM_MODEL_DIR

最終的なモデルアーティファクトを保存します。これは、SageMaker AI ホスティングでモデルアーティファクトがリアルタイム推論用にデプロイされる場所からのパスでもあります。

 いいえ いいえ いいえ はい

/opt/ml/checkpoints4

 -

特定のポイントからトレーニングを再開し、予期しない中断またはマネージドスポットトレーニングの中断から回復できるよう、モデルチェックポイント (モデルの状態) を保存します。

 あり あり はい いいえ

/opt/ml/code

 SAGEMAKER_SUBMIT_DIRECTORY

トレーニングスクリプト、追加のライブラリ、および依存関係のコピー。

 あり はい いいえ いいえ

/tmp

 -

スクラッチスペースとして /tmp への読み取りまたは書き込み。

 いいえ いいえ いいえ いいえ

1 channel_name はトレーニングデータ入力用のユーザー定義チャネル名を指定する場所です。各トレーニングジョブには、複数のデータ入力チャネルを含めることができます。トレーニングジョブあたり、最大 20 のトレーニング入力チャネルを指定できます。データチャネルからのデータダウンロード時間は、請求対象時間にカウントされることにご注意ください。データ入力パスの詳細については、Amazon SageMakerがトレーニング情報を提供する方法」を参照してください。また、SageMaker AI がサポートするデータ入力モードには、ファイルモード、FastFile モード、パイプモードの 3 種類があります。SageMaker AI でのトレーニングのデータ入力モードの詳細については、「トレーニングデータへのアクセス」を参照してください。

2 SageMaker AI はトレーニングアーティファクトを TAR ファイル () に圧縮して書き込みますtar.gz。圧縮時間とアップロード時間は、請求対象時間にカウントされます。詳細については、Amazon SageMakerがトレーニング出力を処理する方法」を参照してください。

3 SageMaker AI は、最終的なモデルアーティファクトを圧縮して TAR ファイル () に書き込みますtar.gz。圧縮時間とアップロード時間は、請求対象時間にカウントされます。詳細については、Amazon SageMakerがトレーニング出力を処理する方法」を参照してください。

4 トレーニング中は Amazon S3 と同期してください。TAR ファイルに圧縮せず,そのまま書き込んでください。詳細については、Amazon SageMakerでチェックポイントを使用する」を参照してください。