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SageMaker AI Python SDK를 이용한 Processing 컨테이너 실행 - Amazon SageMaker AI

기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.

SageMaker AI Python SDK를 이용한 Processing 컨테이너 실행

SageMaker Python SDK를 사용하면 Processor 클래스를 이용해 자체 처리 이미지를 실행할 수 있습니다. 다음 예제에서는 Amazon Simple Storage Service(S3)의 입력 1개 및 Amazon S3에 대한 출력 1개로 자체 처리 컨테이너를 실행하는 방법을 보여줍니다.

from sagemaker.processing import Processor, ProcessingInput, ProcessingOutput

processor = Processor(image_uri='<your_ecr_image_uri>',
                     role=role,
                     instance_count=1,
                     instance_type="ml.m5.xlarge")

processor.run(inputs=[ProcessingInput(
                        source='<s3_uri or local path>',
                        destination='/opt/ml/processing/input_data')],
                    outputs=[ProcessingOutput(
                        source='/opt/ml/processing/processed_data',
                        destination='<s3_uri>')],
                    )

처리 코드를 처리 이미지에 빌드하는 대신, 자체 이미지와 실행할 명령을 해당 컨테이너 내에서 실행할 코드와 함께 ScriptProcessor에 제공할 수 있습니다. 예제는 자체 처리 컨테이너로 스크립트 실행 섹션을 참조하세요.

Amazon SageMaker Processing이 SKLearnProcessor을 통해 제공하는 scikit-learn 이미지를 사용하여 scikit-learn 스크립트를 실행할 수도 있습니다. 관련 예제는 scikit-learn을 사용한 처리 작업 실행을 참조하세요.