Configuração uma política de nova tentativa

Embora os SageMaker Pipelines forneçam uma maneira robusta e automatizada de orquestrar fluxos de trabalho de aprendizado de máquina, você pode encontrar falhas ao executá-los. Para lidar com esses cenários de forma tranquila e melhorar a confiabilidade de seus pipelines, você pode configurar políticas de repetição que definam como e quando repetir automaticamente etapas específicas após encontrar uma exceção. A política de repetição permite que você especifique os tipos de exceções a serem repetidas, o número máximo de tentativas, o intervalo entre as tentativas e a taxa de espera para aumentar os intervalos de repetição. A seção a seguir fornece exemplos de como configurar uma política de repetição para uma etapa de treinamento em seu pipeline, tanto em JSON quanto usando o SDK do Python SageMaker .

Veja a seguir um exemplo de uma etapa de treinamento com uma política de nova tentativa.

{
    "Steps": [
        {
            "Name": "MyTrainingStep",
            "Type": "Training",
            "RetryPolicies": [
                {
                    "ExceptionType": [
                        "SageMaker.JOB_INTERNAL_ERROR",
                        "SageMaker.CAPACITY_ERROR"
                    ],
                    "IntervalSeconds": 1,
                    "BackoffRate": 2,
                    "MaxAttempts": 5
                }
            ]
        }
    ]
}

Veja a seguir um exemplo de como criar um SDK TrainingStep in para Python (Boto3) com uma política de nova tentativa.

from sagemaker.workflow.retry import (
    StepRetryPolicy, 
    StepExceptionTypeEnum,
    SageMakerJobExceptionTypeEnum,
    SageMakerJobStepRetryPolicy
)

step_train = TrainingStep(
    name="MyTrainingStep",
    xxx,
    retry_policies=[
        // override the default 
        StepRetryPolicy(
            exception_types=[
                StepExceptionTypeEnum.SERVICE_FAULT, 
                StepExceptionTypeEnum.THROTTLING
            ],
            expire_after_mins=5,
            interval_seconds=10,
            backoff_rate=2.0 
        ),
        // retry when resource limit quota gets exceeded
        SageMakerJobStepRetryPolicy(
            exception_types=[SageMakerJobExceptionTypeEnum.RESOURCE_LIMIT],
            expire_after_mins=120,
            interval_seconds=60,
            backoff_rate=2.0
        ),
        // retry when job failed due to transient error or EC2 ICE.
        SageMakerJobStepRetryPolicy(
            failure_reason_types=[
                SageMakerJobExceptionTypeEnum.INTERNAL_ERROR,
                SageMakerJobExceptionTypeEnum.CAPACITY_ERROR,
            ],
            max_attempts=10,
            interval_seconds=30,
            backoff_rate=2.0
        )
    ]
)

Para obter mais informações sobre como configurar o comportamento de repetição para determinados tipos de etapas, consulte Amazon SageMaker Pipelines - Retry Policy na documentação do Amazon Python SageMaker SDK.