Interagieren Sie direkt mit Hybrid-Jobs über API

Sie können direkt auf Amazon Braket Hybrid Jobs zugreifen und mit diesen interagieren, indem Sie API. Standardwerte und praktische Methoden sind jedoch nicht verfügbar, wenn Sie den API direkt.

Anmerkung

Wir empfehlen dringend, dass Sie mit Amazon Braket Hybrid Jobs mithilfe von Amazon Braket Python interagieren. SDK Es bietet praktische Standardeinstellungen und Schutzmaßnahmen, die dazu beitragen, dass Ihre Hybrid-Jobs erfolgreich ausgeführt werden.

Dieses Thema behandelt die Grundlagen der Verwendung von API. Wenn Sie sich für den entscheidenAPI, denken Sie daran, dass dieser Ansatz komplexer sein kann, und bereiten Sie sich auf mehrere Iterationen vor, damit Ihr Hybrid-Job ausgeführt werden kann.

Um die verwenden zu könnenAPI, sollte Ihr Konto eine Rolle in der AmazonBraketFullAccess verwalteten Richtlinie haben.

Anmerkung

Weitere Informationen darüber, wie Sie eine Rolle mit der AmazonBraketFullAccess verwalteten Richtlinie erhalten, finden Sie auf der Seite Amazon Braket aktivieren.

Darüber hinaus benötigen Sie eine Ausführungsrolle. Diese Rolle wird an den Dienst übergeben. Sie können die Rolle mit der Amazon Braket-Konsole erstellen. Verwenden Sie die Registerkarte Ausführungsrollen auf der Seite „Berechtigungen und Einstellungen“, um eine Standardrolle für Hybrid-Jobs zu erstellen.

Die CreateJob API erfordert, dass Sie alle erforderlichen Parameter für den Hybrid-Job angeben. Um Python zu verwenden, komprimieren Sie Ihre Algorithmus-Skriptdateien in ein Tar-Bundle, z. B. eine Datei input.tar.gz, und führen Sie das folgende Skript aus. Aktualisieren Sie die Teile des Codes in den spitzen Klammern (<>) so, dass sie mit Ihren Kontoinformationen und dem Einstiegspunkt übereinstimmen, die den Pfad, die Datei und die Methode angeben, mit der Ihr Hybrid-Job beginnt.

from braket.aws import AwsDevice, AwsSession
import boto3
from datetime import datetime

s3_client = boto3.client("s3")
client = boto3.client("braket")

project_name = "job-test"
job_name = project_name + "-" + datetime.strftime(datetime.now(), "%Y%m%d%H%M%S")
bucket = "amazon-braket-<your_bucket>"
s3_prefix = job_name

job_script = "input.tar.gz"
job_object = f"{s3_prefix}/script/{job_script}"
s3_client.upload_file(job_script, bucket, job_object)

input_data = "inputdata.csv"
input_object = f"{s3_prefix}/input/{input_data}"
s3_client.upload_file(input_data, bucket, input_object)

job = client.create_job(
    jobName=job_name,
    roleArn="arn:aws:iam::<your_account>:role/service-role/AmazonBraketJobsExecutionRole",  # https://docs.aws.amazon.com/braket/latest/developerguide/braket-manage-access.html#about-amazonbraketjobsexecution
    algorithmSpecification={
        "scriptModeConfig": {
            "entryPoint": "<your_execution_module>:<your_execution_method>",
            "containerImage": {"uri": "292282985366.dkr.ecr.us-west-1.amazonaws.com/amazon-braket-base-jobs:1.0-cpu-py37-ubuntu18.04"}   # Change to the specific region you are using
            "s3Uri": f"s3://{bucket}/{job_object}",
            "compressionType": "GZIP"
        }
    },
    inputDataConfig=[
        {
            "channelName": "hellothere",
            "compressionType": "NONE",
            "dataSource": {
                "s3DataSource": {
                    "s3Uri": f"s3://{bucket}/{s3_prefix}/input",
                    "s3DataType": "S3_PREFIX"
                }
            }
        }
    ],
    outputDataConfig={
        "s3Path": f"s3://{bucket}/{s3_prefix}/output"
    },
    instanceConfig={
        "instanceType": "ml.m5.large",
        "instanceCount": 1,
        "volumeSizeInGb": 1
    },
    checkpointConfig={
        "s3Uri":  f"s3://{bucket}/{s3_prefix}/checkpoints",
        "localPath": "/opt/omega/checkpoints"
    },
    deviceConfig={
        "priorityAccess": {
            "devices": [
                "arn:aws:braket:us-west-1::device/qpu/rigetti/Aspen-M-3"
            ]
        }
    },
    hyperParameters={
        "hyperparameter key you wish to pass": "<hyperparameter value you wish to pass>",
    },
    stoppingCondition={
        "maxRuntimeInSeconds": 1200,
        "maximumTaskLimit": 10
    },
)

Sobald Sie Ihren Hybrid-Job erstellt haben, können Sie auf die Details des Hybrid-Jobs zugreifen über GetJob API oder die Konsole. Verwenden Sie den folgenden Python-Befehl, um die Hybrid-Jobdetails aus der Python-Sitzung abzurufen, in der Sie den createJob Code wie im vorherigen Beispiel ausgeführt haben.

getJob = client.get_job(jobArn=job["jobArn"])

Um einen Hybridjob abzubrechen, rufen Sie den CancelJob API mit dem Amazon Resource Name des Jobs ('JobArn').

cancelJob = client.cancel_job(jobArn=job["jobArn"])

Sie können Checkpoints als Teil des angeben createJob API unter Verwendung des checkpointConfig Parameters.

    checkpointConfig = {
        "localPath" : "/opt/omega/checkpoints",
        "s3Uri": f"s3://{bucket}/{s3_prefix}/checkpoints"
    },

Anmerkung

Das localPath von checkpointConfig kann mit keinem der folgenden reservierten Pfade beginnen: /opt/ml/opt/braket,/tmp, oder/usr/local/nvidia.