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# 非圧縮モデル出力
<a name="model-train-storage-uncompressed"></a>

SageMaker AI は、モデルを `/opt/ml/model` に、データを `/opt/ml/output/data` に保存します。モデルとデータがそれらの場所に書き込まれた後、デフォルトでは圧縮ファイルとして Amazon S3 バケットにアップロードされます。

モデルとデータ出力を非圧縮ファイルとして S3 バケットにアップロードすることで、大きなデータファイルを圧縮する時間を短縮できます。これを行うには、 AWS Command Line Interface (AWS CLI) または SageMaker Python SDK を使用して、非圧縮アップロードモードでトレーニングジョブを作成します。

次のサンプルコードは、 AWS CLIの使用時に非圧縮アップロードモードでトレーニングジョブを作成する方法を示しています。非圧縮アップロードモードを有効にするには、`OutputDataConfig` API の `CompressionType` フィールドを **NONE** に設定します。

```
{
   "TrainingJobName": "uncompressed_model_upload",
   ...
   "OutputDataConfig": { 
      "S3OutputPath": "s3://amzn-s3-demo-bucket/uncompressed_upload/output",
      "CompressionType": "NONE"
   },
   ...
}
```

次のサンプルコードは、SageMaker Python SDK を使用して非圧縮アップロードモードでトレーニングジョブを作成する方法を示しています。

```
import sagemaker
from sagemaker.estimator import Estimator

estimator = Estimator(
    image_uri="your-own-image-uri",
    role=sagemaker.get_execution_role(), 
    sagemaker_session=sagemaker.Session(),
    instance_count=1,
    instance_type='ml.c4.xlarge',
    disable_output_compression=True
)
```