如何使用 LightGBM LightGBM 算法的输入和输出接口适用于 LightGBM 算法的 Amazon EC2 实例推荐示例笔记本

LightGBM

LightGBM 是梯度提升决策树 (GBDT) 算法的一种热门的开源实施，效率非常出色。GBDT 是一种有监督学习算法，它尝试将一组较简单且较弱模型的一系列估计值结合在一起，从而准确地预测目标变量。LightGBM 使用额外的技术来显著提高传统 GBDT 的效率和可扩展性。

如何使用 SageMaker LightGBM

你可以使用 LightGBM 作为亚马逊的 SageMaker 内置算法。以下部分介绍如何在 Pyth SageMaker on SDK 中使用 LightGBM。有关如何通过 Amazon SageMaker Studio Classic 用户界面使用 LightGBM 的信息，请参阅。SageMaker JumpStart

使用 LightGBM 作为内置算法

使用 LightGBM 内置算法构建 LightGBM 训练容器，如以下代码示例所示。你可以使用 API（如果使用 Amaz on Pyth SageMaker on SDK 版本 2 则使用 SageMaker image_uris.retrieve API）自动发现 LightGBM 内置算法图像 UR get_image_uri I。

指定 LightGBM 图像 URI 后，您可以使用 LightGBM 容器使用 Estimator API 构造估算器并启动训练作 SageMaker 业。LightGBM 内置算法运行在脚本模式下，不过训练脚本是为您提供的，无需替换。如果您在使用脚本模式创建 SageMaker 训练作业方面有丰富的经验，则可以合并自己的 LightGBM 训练脚本。


from sagemaker import image_uris, model_uris, script_uris

train_model_id, train_model_version, train_scope = "lightgbm-classification-model", "*", "training"
training_instance_type = "ml.m5.xlarge"

# Retrieve the docker image
train_image_uri = image_uris.retrieve(
    region=None,
    framework=None,
    model_id=train_model_id,
    model_version=train_model_version,
    image_scope=train_scope,
    instance_type=training_instance_type
)

# Retrieve the training script
train_source_uri = script_uris.retrieve(
    model_id=train_model_id, model_version=train_model_version, script_scope=train_scope
)

train_model_uri = model_uris.retrieve(
    model_id=train_model_id, model_version=train_model_version, model_scope=train_scope
)

# Sample training data is available in this bucket
training_data_bucket = f"jumpstart-cache-prod-{aws_region}"
training_data_prefix = "training-datasets/tabular_multiclass/"

training_dataset_s3_path = f"s3://{training_data_bucket}/{training_data_prefix}/train" 
validation_dataset_s3_path = f"s3://{training_data_bucket}/{training_data_prefix}/validation" 

output_bucket = sess.default_bucket()
output_prefix = "jumpstart-example-tabular-training"

s3_output_location = f"s3://{output_bucket}/{output_prefix}/output"

from sagemaker import hyperparameters

# Retrieve the default hyperparameters for training the model
hyperparameters = hyperparameters.retrieve_default(
    model_id=train_model_id, model_version=train_model_version
)

# [Optional] Override default hyperparameters with custom values
hyperparameters[
    "num_boost_round"
] = "500"
print(hyperparameters)

from sagemaker.estimator import Estimator
from sagemaker.utils import name_from_base

training_job_name = name_from_base(f"built-in-algo-{train_model_id}-training")

# Create SageMaker Estimator instance
tabular_estimator = Estimator(
    role=aws_role,
    image_uri=train_image_uri,
    source_dir=train_source_uri,
    model_uri=train_model_uri,
    entry_point="transfer_learning.py",
    instance_count=1, # for distributed training, specify an instance_count greater than 1
    instance_type=training_instance_type,
    max_run=360000,
    hyperparameters=hyperparameters,
    output_path=s3_output_location
)

# Launch a SageMaker Training job by passing the S3 path of the training data
tabular_estimator.fit(
    {
        "train": training_dataset_s3_path,
        "validation": validation_dataset_s3_path,
    }, logs=True, job_name=training_job_name
)

有关如何将 LightGBM 设置为内置算法的更多信息，请参阅以下笔记本示例。

LightGBM 算法的输入和输出接口

梯度提升对表格数据进行操作，其中行表示观察、一个列表示目标变量或标签，其余列表示特征。

LightGBM 的 SageMaker 实现支持用于训练和推理的 CSV：

对于训练 ContentType，有效的输入必须是文本/ csv。
要进行推理 ContentType，有效的输入必须是文本 /csv。

注意

对于 CSV 训练，算法假定目标变量在第一列中，而 CSV 没有标头记录。

对于 CSV 推理，算法假定 CSV 输入没有标签列。

训练数据、验证数据和类别特征的输入格式

请注意如何对训练数据进行格式化，以便输入 LightGBM 模型。您必须提供包含训练和验证数据的 Amazon S3 存储桶的路径。您还可以包含类别特征列表。请使用 train 和 validation 通道来提供您的输入数据。您也可以只使用 train 通道。

注意

train 和 training 都是 LightGBM 训练的有效通道名称。

使用 train 和 validation 通道

您可以通过两条 S3 路径来提供输入数据，一条用于 train 通道，一条用于 validation 通道。每个 S3 路径可以是指向一个或多个 CSV 文件的 S3 前缀，也可以是指向一个特定 CSV 文件的完整 S3 路径。目标变量应位于 CSV 文件的第一列。预测器变量（特征）应位于其余列。如果为 train 或 validation 通道提供了多个 CSV 文件，则 LightGBM 算法会将这些文件连接起来。验证数据用于在每次提升迭代结束时计算验证分数。当验证分数停止提高时，将应用提前停止。

如果您的预测器包含类别特征，则可以在与您的训练数据文件相同的位置，提供一个名为 categorical_index.json 的 JSON 文件。如果您为类别特征提供 JSON 文件，则您的 train 通道必须指向 S3 前缀而不是特定 CSV 文件。此文件应包含一个 Python 字典，其中的键是字符串 "cat_index_list"，值是唯一整数列表。值列表中的每个整数都应指示训练数据 CSV 文件中对应分类特征的列索引。每个值都应为正整数（大于零，因为零表示目标值），小于 Int32.MaxValue (2147483647)，并且小于列的总数。只应有一个类别索引 JSON 文件。

仅使用 train 通道：

您也可以通过单个 S3 路径，为 train 通道提供输入数据。此 S3 路径指向的目录中应包含一个名为 train/ 的子目录，而该子目录中包含一个或多个 CSV 文件。您可以选择在相同位置添加另一个名为 validation/ 的子目录，该子目录同样包含一个或多个 CSV 文件。如果未提供验证数据，则会随机采样 20% 的训练数据作为验证数据。如果您的预测器包含类别特征，则可以在与您的数据子目录相同的位置，提供一个名为 categorical_index.json 的 JSON 文件。

注意

对于 CSV 训练输入模式，供算法使用的内存总量（实例计数乘以 InstanceType 中的可用内存）必须能够容纳训练数据集。

SageMaker LightGBM 使用 Python Joblib 模块对模型进行序列化或反序列化，该模块可用于保存或加载模型。

在模块中使用使用 SageMaker LightGBM 训练过的模型 JobLib

使用以下 Python 代码：


import joblib 
import tarfile

t = tarfile.open('model.tar.gz', 'r:gz')
t.extractall()

model = joblib.load(model_file_path)

# prediction with test data
# dtest should be a pandas DataFrame with column names feature_0, feature_1, ..., feature_d
pred = model.predict(dtest)

适用于 LightGBM 算法的 Amazon EC2 实例推荐

SageMaker LightGBM 目前支持单实例和多实例 CPU 训练。对于多实例 CPU 训练（分布式训练），请在定义估算器时指定大于 1 的 instance_count。有关使用 LightGBM 进行分布式训练的更多信息，请参阅 A mazon Ligh SageMaker tGBM 使用 Dask 进行分布式训练。

LightGBM 是一种内存限制型（而不是计算限制型）算法。因此，通用计算实例（例如 M5）是比计算优化型实例（例如 C5）更适合的选择。此外，我们建议您在选定的实例中有足够的总内存来保存训练数据。

LightGBM 示例笔记本

下表概述了各种示例笔记本，这些笔记本解决了 Amazon SageMaker LightGBM 算法的不同用例。

笔记本标题	描述
使用 Amazon SageMaker LightGBM 和算法进行表格分类 CatBoost	本笔记本演示了如何使用 Amazon SageMaker LightGBM 算法来训练和托管表格分类模型。
使用 Amazon SageMaker LightGBM 和算法进行表格回归 CatBoost	本笔记本演示了如何使用 Amazon SageMaker LightGBM 算法来训练和托管表格回归模型。
Amazon SageMaker LightGBM 使用 Dask 进行分布式训练	本笔记本演示了使用 Dask 框架使用 Amazon SageMaker LightGBM 算法进行分布式训练。

有关如何创建和访问可用于在中运行示例的 Jupyter 笔记本实例的说明 SageMaker，请参阅。Amazon SageMaker 笔记本实例创建并打开笔记本实例后，选择 “SageMaker示例” 选项卡以查看所有 SageMaker 示例的列表。要打开笔记本，请选择其使用选项卡，然后选择创建副本。

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工作方式