使用 TensorFlow 训练编译器运行 SageMaker 训练作业

您可以使用任何 SageMaker 接口通过 Training Compiler 运行训练作业：Amazon SageMaker Studio Classic、Amazon SageMaker 笔记本实例和 Amazon Command Line Interface。 SageMaker Amazon SDK for Python (Boto3)

使用 SageMaker Python 开发工具包

要打开 T SageMaker raining Compiler，请将compiler_config参数添加到 SageMaker TensorFlow 或 Hugging Face 估算器中。导入 TrainingCompilerConfig 类，并将它的一个实例传递给 compiler_config 参数。以下代码示例显示了开启 SageMaker 训练编译器的 SageMaker 估计器类的结构。

有关适合您的使用案例的信息，请参阅下列选项之一。

以下列表是使用编译器运行 SageMaker 训练作业所需的最少参数集。

disable_profiler=True,
debugger_hook_config=False

如果使用编译器成功启动训练作业，则在作业初始化阶段将收到以下日志：

使用 SageMaker Python SDK 和扩展 SageMaker 框架 Deep Learning Containers

Amazon Deep Learning Conta TensorFlow iners（DLC） TensorFlow的改编版本包括开源 TensorFlow 框架之上的更改。Frame SageMaker work Deep Learning Containers 针对底层 Amazon 基础设施和亚马逊进行了优化 SageMaker。凭借使用 DLC 的优势，Training SageMaker Compiler 集成比原生 TensorFlow版本增加了更多的性能改进。此外，您可以通过扩展 DLC 映像来创建自定义训练容器。

要针对您的用例扩展和自定义 SageMaker TensorFlow DLC，请按照以下说明进行操作。

创建 Dockerfile

使用以下 Dockerfile 模板来扩展 DLC。 SageMaker TensorFlow 你必须使用 SageMaker TensorFlow DLC 镜像作为 Docker 容器的基础镜像。要查找 SageMaker TensorFlow DLC 镜像 URI，请参阅支持的框架。

# SageMaker TensorFlow Deep Learning Container image
FROM 763104351884.dkr.ecr.<aws-region>.amazonaws.com/tensorflow-training:<image-tag>

ENV PATH="/opt/ml/code:${PATH}"

# This environment variable is used by the SageMaker container 
# to determine user code directory.
ENV SAGEMAKER_SUBMIT_DIRECTORY /opt/ml/code

# Add more code lines to customize for your use-case
...

有关更多信息，请参阅步骤 2：创建并上传 Dockerfile 和 Python 训练脚本。

在扩展 Framewor SageMaker k DLC 时，请考虑以下陷阱：

例如，有一个已知问题，那就是 tensorflow/models 和 tensorflow/text 库总是尝试重新安装开源。 TensorFlow如果您需要安装这些库来为自己的用例选择特定版本，我们建议您查看 v2.9 或更高版本的 SageMaker TensorFlow DLC Dockerfiles。Dockerfiles 的路径通常采用以下格式：tensorflow/training/docker/<tensorflow-version>/py3/<cuda-version>/Dockerfile.gpu。在 Dockerfiles 中，您应该找到按顺序重新安装 Amazon 托管 TensorFlow 二进制文件（指定给TF_URL环境变量）和其他依赖项的代码行。重新安装部分应与以下示例类似：

# tf-models does not respect existing installations of TensorFlow 
# and always installs open source TensorFlow

RUN pip3 install --no-cache-dir -U \
    tf-models-official==x.y.z

RUN pip3 uninstall -y tensorflow tensorflow-gpu \
  ; pip3 install --no-cache-dir -U \
    ${TF_URL} \
    tensorflow-io==x.y.z \
    tensorflow-datasets==x.y.z

构建并推送到 ECR

要构建 Docker 容器并将其推送到 Amazon ECR，请按照以下链接中的说明进行操作：

使用 SageMaker Python 软件开发工具包估算器运行

照常使用 SageMaker TensorFlow 框架估算器。您必须指定 image_uri 以使用您在 Amazon ECR 中托管的新容器。

import sagemaker, boto3
from sagemaker import get_execution_role
from sagemaker.tensorflow import TensorFlow, TrainingCompilerConfig

account_id = boto3.client('sts').get_caller_identity().get('Account')
ecr_repository = 'tf-custom-container-test'
tag = ':latest'

region = boto3.session.Session().region_name

uri_suffix = 'amazonaws.com'

byoc_image_uri = '{}.dkr.ecr.{}.{}/{}'.format(
    account_id, region, uri_suffix, ecr_repository + tag
)

byoc_image_uri
# This should return something like
# 111122223333.dkr.ecr.us-east-2.amazonaws.com/tf-custom-container-test:latest

estimator = TensorFlow(
    image_uri=image_uri,
    role=get_execution_role(),
    base_job_name='tf-custom-container-test-job',
    instance_count=1,
    instance_type='ml.p3.8xlarge'
    compiler_config=TrainingCompilerConfig(),
    disable_profiler=True,
    debugger_hook_config=False
)

# Start training
estimator.fit()

使用 SageMaker CreateTrainingJob API 操作启用 SageMaker 训练编译器

SageMaker 必须通过 CreateTrainingJobAPI 操作的请求语法中的AlgorithmSpecification和HyperParameters字段指定训练编译器配置选项。

"AlgorithmSpecification": {
    "TrainingImage": "<sagemaker-training-compiler-enabled-dlc-image>"
},

"HyperParameters": {
    "sagemaker_training_compiler_enabled": "true",
    "sagemaker_training_compiler_debug_mode": "false"
}

要查找已实现 SageMaker 训练编译器的深度学习容器镜像 URI 的完整列表，请参阅支持的框架。