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使用第三方 Git 存储库浏览 SageMaker MLOps项目
重要
截至 2023 年 11 月 30 日,之前的亚马逊 SageMaker Studio 体验现在被命名为 Amazon St SageMaker udio Classic。以下部分专门介绍如何使用 Studio Classic 应用程序。有关使用更新后的 Studio 体验的信息,请参阅亚马逊 SageMaker Studio。
本演练使用模板演示MLOps使用第三方 Git 存储库进行模型构建、训练和部署的模板 CodePipeline如何使用MLOps项目创建 CI/CD 系统来构建、训练和部署模型。
先决条件
要完成本演练,您需要:
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用于登录 Studio Classic 的IAM或IAM身份中心账户。有关信息,请参阅Amazon SageMaker 域名概述。
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允许使用 SageMaker提供的项目模板。有关信息,请参阅授予使用项目所需的 SageMaker Studio 权限。
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基本熟悉 Studio Classic 用户界面。有关信息,请参阅亚马逊 SageMaker Studio 经典用户界面概述。
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两个 GitHub 存储库初始化为。README您将这些存储库输入到项目模板中,该模板将为这些存储库提供模型构建和部署代码。
步骤 1:设置 GitHub连接
在此步骤中,您将使用连接连接到您的 GitHub 存储库。AWS CodeStar该 SageMaker 项目使用此连接来访问您的源代码存储库。
要设置 GitHub 连接,请执行以下操作:
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登录 CodePipeline 控制台,网址为 https://console.aws.amazon.com/codepipeline/
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在导航窗格的设置下,选择连接。
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选择创建连接。
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在 “选择提供商” 中,选择GitHub。
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对于名称,请输入一个名称。
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选择 “连接到” GitHub。
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如果之前未安装过 Amazon Connector GitHub 应用程序,请选择 “安装新应用程序”。
这将显示您有权访问的所有 GitHub 个人帐户和组织的列表。
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选择要在其中建立连接以用于 SageMaker 项目和 GitHub 存储库的帐户。
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选择配置。
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您可以选择特定存储库,也可以选择所有存储库。
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选择保存。安装应用程序后,您将被重定向到 “Connect t GitHub o” 页面,并且会自动填充安装 ID。
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选择连接。
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向此 AWS CodeStar 连接添加包含密钥
sagemaker
和值true
的标签。 -
复制连接以保存ARN以备后用。您可以在项目创建步骤中使用ARN作为参数。
步骤 2:创建项目
在此步骤中,您将使用 SageMaker提供的 SageMaker MLOps项目模板来构建、训练和部署模型,从而创建项目。
创建 SageMaker MLOps项目
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登录 Studio Classic 有关更多信息,请参阅 Amazon SageMaker 域名概述。
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在 Studio Classic 侧栏中,选择 “主页” 图标 ( )。
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从菜单中选择部署,然后选择项目。
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选择创建项目。
此时将显示创建项目选项卡。
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对于SageMaker 项目模板,请选择使用第三方 Git 存储库进行模型构建、训练和部署的MLOps模板。
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选择选择项目模板。
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在 “ModelBuild CodeRepository 信息” 下,提供以下参数:
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对于 URL,请在 URL https://中输入模型构建代码的 Git 存储库
git-url
.git 格式。 -
对于分支,请输入 Git 存储库中要用于管道活动的分支。
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在 “完整存储库名称” 中,输入 Git 存储库名称,格式为
username/repository name
或者organization/repository name
. -
对于 Codestar Con nectionARN,请输入您在步骤 1 中创建的 AWS CodeStar 连接的。ARN
-
通过示例代码切换开关,您可以选择是否在存储库中填充模型构建种子代码。在此演示中,我们可以将其保持打开状态。
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在 “ModelDeploy CodeRepository 信息” 下,提供以下参数:
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对于 URL,请在 URL https://中输入模型部署代码的 Git 存储库
git-url
.git 格式。 -
对于分支,请输入 Git 存储库中要用于管道活动的分支。
-
在 “完整存储库名称” 中,输入 Git 存储库名称,格式为
username/repository name
或者organization/repository name
. -
对于 Codestar Con nectionARN,请输入您在步骤 1 中创建的 AWS CodeStar 连接的。ARN
-
通过示例代码切换开关,您可以选择是否在存储库中填充模型部署种子代码。在此演示中,我们可以将其保持打开状态。
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选择创建项目。
该项目将显示在项目列表中,状态为已创建。
第 3 步:修改代码
现在,对构建模型的管道代码进行更改,并提交该更改以启动新的管道运行。管道运行注册了一个新的模型版本。
更改代码
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在您的模型构建 GitHub 存储库中,导航到该
pipelines/abalone
文件夹。双击pipeline.py
打开代码文件。 -
在
pipeline.py
文件中,找到设置训练实例类型的行。training_instance_type = ParameterString( name="TrainingInstanceType", default_value="ml.m5.xlarge"
打开文件进行编辑,将
ml.m5.xlarge
更改为ml.m5.large
,然后提交。
提交代码更改后,MLOps系统会启动创建新模型版本的管道运行。在下一步,您将批准新模型版本以将其部署到生产环境。
步骤 4:批准模型
现在,您可以批准在上一步中创建的新模型版本,以启动将模型版本部署到 SageMaker 终端节点。
批准模型版本
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在 Studio Classic 侧栏中,选择 “主页” 图标 ( )。
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从菜单中选择部署,然后选择项目。
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找到您在第一步中创建的项目的名称,然后双击该名称以打开项目的项目选项卡。
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在项目选项卡中,选择模型组,然后双击出现的模型组的名称。
随即显示模型组选项卡。
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在模型组选项卡中,双击版本 1。随即打开版本 1 选项卡。选择更新状态。
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在模型更新模型版本状态对话框的状态下拉列表中,选择批准,然后选择更新状态。
批准模型版本会导致MLOps系统将模型部署到暂存阶段。要查看端点,请在项目选项卡上选择端点选项卡。
(可选)步骤 5:将模型版本部署到生产环境
现在,您可以将模型版本部署到生产环境。
注意
要完成此步骤,您需要成为 Studio Classic 域的管理员。如果您不是管理员,请跳过此步骤。
将模型版本部署到生产环境
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登录 CodePipeline 控制台,网址为 https://console.aws.amazon.com/codepipeline/
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选择 Pipelin es,然后选择名为 sagemaker-的管道
projectname
-projectid
-modeleploy,其中projectname
是您的项目的名称,并且projectid
是您的项目的 ID。 -
在DeployStaging舞台中,选择 “查看”。
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在审核对话框中,选择批准。
批准该DeployStaging阶段会导致MLOps系统将模型部署到生产中。要查看端点,请在 Studio Classic 的项目选项卡上选择 “端点” 选项卡。
步骤 6:清理资源
要停止产生费用,应清理本演练中已创建的资源。
注意
要删除 Amazon CloudFormation 堆栈和 Amazon S3 存储桶,您需要成为 Studio Classic 中的管理员。如果您不是管理员,请让您的管理员完成这些步骤。
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在 Studio Classic 侧栏中,选择 “主页” 图标 ( )。
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从菜单中选择部署,然后选择项目。
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从下拉列表中选择目标项目。如果未看到您的项目,请键入项目名称并应用筛选条件来查找项目。
选择项目以在主面板中查看其详细信息。
从操作菜单中选择删除。
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从删除项目窗口中选择删除,确认您的选择。
这将删除项目创建的 Service Catalog 预置产品。这包括为项目创建的 CodeCommit CodePipeline、和 CodeBuild 资源。
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删除项目创建的 Amazon CloudFormation 堆栈。有两个堆栈,一个用于暂存,一个用于生产。堆栈的名字是 sagemaker-
projectname
-project-id
-部署暂存和 sagemaker-projectname
-project-id
-deploy-prod,在哪里projectname
是您的项目的名称,并且project-id
是您的项目的 ID。有关如何删除 Amazon CloudFormation 堆栈的信息,请参阅《Amazon CloudFormation 用户指南》中的在 Amazon CloudFormation 控制台上删除堆栈。
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删除项目创建的 Amazon S3 存储桶。存储桶的名字是 sagemaker-project-
project-id
,哪里project-id
是您的项目的 ID。