Amazon SageMaker 如何处理训练输出
由于您的算法在容器中运行，它会生成包含训练作业状态以及模型和输出构件的输出。您的算法应将此信息写入到以下文件中，这些文件位于容器的 /output 目录。Amazon SageMaker 按如下方式处理此目录中包含的信息：
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/opt/ml/model– 您的算法应将所有最终模型构件写入到此目录。SageMaker 将此数据作为单个对象，使用 tar 压缩格式复制到您在CreateTrainingJob请求中指定的 S3 位置。如果在一个训练作业中有多个容器写入到此目录，则应确保没有file/directory名称冲突。SageMaker 将结果聚合到一个 tar 文件中，并在训练作业结束时并上传到 S3。 -
/opt/ml/output/data– 您的算法应将在最终模型之外要存储的构件写入到此目录。SageMaker 将此数据作为单个对象，使用 tar 压缩格式复制到您在CreateTrainingJob请求中指定的 S3 位置。如果在一个训练作业中有多个容器写入到此目录，则应确保没有file/directory名称冲突。SageMaker 将结果聚合到一个 tar 文件中，并在训练作业结束时并上传到 S3。 -
/opt/ml/output/failure– 如果训练失败，当所有算法输出（例如日志记录）完成后，您的算法应将关于失败的描述写入到此文件。在DescribeTrainingJob响应中，SageMaker 会返回此文件中的前 1024 个字符作为FailureReason。