使用 SageMaker 训练和推理工具包 - Amazon SageMaker
SageMaker 工具包容器结构单个容器与多个容器
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使用 SageMaker 训练和推理工具包

这些区域有：SageMaker 训练和SageMaker 推理工具包实施了一项功能，您需要这些功能来调整容器以在 SageMaker 上运行脚本、训练算法以及部署模型。安装后，此库会为用户定义以下内容：

  • 用于存储代码和其他资源的位置。

  • 包含要在容器启动时运行的代码的入口点。您的 Dockerfile 必须将需要运行的代码复制到与 SageMaker 兼容的容器预期的位置。

  • 容器管理部署以进行训练和推理所需的其他信息。

SageMaker 工具包容器结构

当 SageMaker 训练模型时，它会在容器中创建以下文件夹结构。/opt/ml目录。

/opt/ml
├── input
│   ├── config
│   │   ├── hyperparameters.json
│   │   └── resourceConfig.json
│   └── data
│       └── <channel_name>
│           └── <input data>
├── model
│
├── code
│
├── output
│
└── failure

当你运行模型时培训作业时，SageMaker 容器使用/opt/ml/input/目录，其中包含 JSON 文件，这些文件可以配置算法超参数以及用于分布式训练的网络布局。这些区域有：/opt/ml/input/目录还包含一些用于指定 SageMaker 访问存储在 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 中的数据的文件。将 SageMaker 器将运行的脚本放置在/opt/ml/code/目录。您的脚本应该将算法生成的模型写入 /opt/ml/model/ 目录。有关更多信息，请参阅 使用您自己的训练算法。

当您 时主办在 SageMaker 上进行推断的训练模型，您可以将模型部署到 HTTP 端点。作为对推理请求的响应，该模型进行实时预测。容器必须包含服务堆栈以处理这些请求。

在托管或批量转换容器中，模型文件位于在训练期间将它们写入到的同一个文件夹中。

/opt/ml/model
│
└── <model files>

有关更多信息，请参阅 使用您自己的推理代码。

单个容器与多个容器

您可以为训练算法和推理代码提供单独的 Docker 镜像，也可以对两者使用一个 Docker 镜像。当创建 Docker 镜像以与 SageMaker 搭配使用时，请考虑以下事项：

  • 提供两个 Docker 镜像可能会增加存储要求和成本，因为常见的库可能会重复。

  • 通常对于训练和托管而言，容器越小，启动速度越快。模型训练速度更快，并且托管服务可通过更快速地自动扩展对流量增加做出反应。

  • 您或许可以编写一个远小于训练容器的推理容器。这在使用 GPU 进行训练时尤其常见，但您的推理代码针对 CPU 进行了优化。

  • 要求 Docker 容器在没有特权访问权限的情况下运行。

  • 您构建的 Docker 容器和 SageMaker 提供的容器都可以向Stdout和Stderr文件。您的 SageMaker 将这些消息发送到您的 Amazon CloudWatch 日志Amazonaccount.

有关如何创建 SageMaker 容器以及如何在其中执行脚本的更多信息，请参阅SageMaker 培训工具包和SageMaker 推理工具包GitHub 上的存储库。它们还提供重要的环境变量和 SageMaker 容器提供的环境变量的列表。