Amazon SageMaker 如何提供训练信息 - Amazon SageMaker
Hyperparameters环境变量输入数据配置 训练数据分布式训练配置
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Amazon SageMaker 如何提供训练信息

本节介绍 SageMaker 如何为您的 Docker 容器提供训练信息，如训练数据、超级参数和其他配置信息。

当您发送CreateTrainingJob请求发送给 SageMaker 以启动模型训练时，您指定包含训练算法的 Docker 镜像的 Amazon 弹性容器注册表路径。您还指定存储训练数据的 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 位置以及特定于算法的参数。SageMaker 将此信息提供给 Docker 容器，以便您的训练算法可以使用它。本节介绍我们如何向您的 Docker 容器提供此信息。有关创建训练作业的信息，请参阅CreateTrainingJob。有关 SageMaker 容器组织信息的方式的更多信息，请参阅使用 SageMaker 培训和推理工具包 .

Hyperparameters

SageMaker 将超参数设置为CreateTrainingJob请求的 Docker 容器中提供/opt/ml/input/config/hyperparameters.json文件。

环境变量

以下环境变量在容器中设置：

  • 培训 _ 工作名称 — 在TrainingJobName的参数CreateTrainingJob请求.

  • 训练 _JOB_ARN — 作为TrainingJobArn中的CreateTrainingJob响应.

  • 所有环境变量在环境参数CreateTrainingJob请求.

输入数据配置

您可以在InputDataConfig一个中的参数CreateTrainingJob请求. SageMaker 将此信息提供到/opt/ml/input/config/inputdataconfig.json文件中的

例如，假设您指定三个数据通道 (train、evaluation, 和validation) 在您的请求中。SageMaker 提供以下 JSON：


{
"train" : {"ContentType":  "trainingContentType",
           "TrainingInputMode": "File",
           "S3DistributionType": "FullyReplicated",
           "RecordWrapperType": "None"},
"evaluation" : {"ContentType":  "evalContentType",
                "TrainingInputMode": "File",
                "S3DistributionType": "FullyReplicated",
                "RecordWrapperType": "None"},
"validation" : {"TrainingInputMode": "File",
                "S3DistributionType": "FullyReplicated",
                "RecordWrapperType": "None"}
}
注意

SageMaker 只向容器提供每个数据通道的相关信息（例如，通道名称和内容类型），如下所示。S3DistributionType将被设置为FullyReplicated（如果将 EFS 或 FSXlustre 指定为输入数据源）。

训练数据

TrainingInputMode 请求中的 CreateTrainingJob 参数指定如何为模型训练提供数据：在 FILE 模式或 PIPE 模式下。根据指定的输入模式，SageMaker 将执行以下操作：

  • FILE模式-SageMaker 将通道的数据在/opt/ml/input/data/channel_name目录。例如，如果您有三个通道（名为training、validation, 和testing，SageMaker 在 Docker 容器中创建三个目录：

    • /opt/ml/input/data/training

    • /opt/ml/input/data/validation

    • /opt/ml/input/data/testing

    • 注意

      使用文件系统数据源（如 Amazon Elastic File System (Amazon EFS) 和 Amazon FSx）的通道必须使用 FILE 模式。另外，要使用 Amazon FSX 文件服务器，您必须指定以/fsx. 如果指定了文件系统，则通道中提供的目录路径将挂载在 /opt/ml/input/data/channel_name 中。

  • PIPE模式-SageMaker 确保可从指定管道 () 中获得通道的数据：/opt/ml/input/data/channel_name_epoch_number. 例如，如果您有三个通道（名为training、validation, 和testing，您将需要从以下管道读取：

    • /opt/ml/input/data/training_0,/opt/ml/input/data/training_1, ...

    • /opt/ml/input/data/validation_0, /opt/ml/input/data/validation_1, ...

    • /opt/ml/input/data/testing_0, /opt/ml/input/data/testing_1, ...

    按顺序读取管道。例如，如果您有一个名为 training 的通道，请按以下顺序读取管道：

    1. 打开/opt/ml/input/data/training_0并将其读取到文件末尾 (EOF)；如果已完成第一个纪元，则尽早关闭该管道文件。

    2. 关闭第一个管道文件后，请查找 /opt/ml/input/data/training_1 并读取它，直到您完成第二个纪元，以此类推。

    如果给定纪元的文件尚不存在，您的代码可能需要重试，直到创建该管道。不存在跨通道类型的顺序限制。例如，对于 training 通道，您可以读取多个纪元，并在准备好后直接开始读取 validation 通道。或者，如果算法要求，您可以同时读取它们。

分布式训练配置

如果您使用多个容器执行分布式训练，SageMaker 会在/opt/ml/input/config/resourceconfig.json文件。

要启用容器间通信，此 JSON 文件应包含所有容器的信息。SageMaker 确保此文件对 FILE 和 PIPE 模式算法均可用。该文件提供以下信息：

  • current_host-容器网络中的当前容器的名称。例如：algo-1。您可以随时更改主机值。不要使用此变量的特定值编写代码。

  • hosts-容器网络中的所有容器的名称列表，按字典顺序排列。例如，["algo-1", "algo-2", "algo-3"] 用于三节点集群。容器可以使用这些名称来查找容器网络上的其他容器。您可以随时更改主机值。不要使用这些变量的特定值编写代码。

  • network_interface_name-对您的容器开放的网络接口的名称。例如，运行消息传递接口 (MPI) 的容器可以使用该信息设置网络接口名称。

  • 请勿使用 /etc/hostname 或 /etc/hosts 中的信息，因为可能不准确。

  • 算法容器可能无法立即获得主机名信息。我们建议当节点在集群中可用时，在主机名解析操作上添加重试策略。

下面是三节点集群的节点 1 上的示例文件：

{
"current_host": "algo-1",
"hosts": ["algo-1","algo-2","algo-3"],
"network_interface_name":"eth1"
}