Ressourcen für Amazon SageMaker Experimente bereinigen - Amazon SageMaker

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Ressourcen für Amazon SageMaker Experimente bereinigen

Um unnötige Gebühren zu vermeiden, löschen Sie die Amazon SageMaker Experiment-Ressourcen, die Sie nicht mehr benötigen. Sie können Experimentressourcen nicht über die - SageMaker Managementkonsole oder die Amazon SageMaker Studio Classic-Benutzeroberfläche löschen. In diesem Thema erfahren Sie, wie Sie diese Ressourcen mit dem SageMaker Python SDK, Boto3 und dem Experiments SDK bereinigen.

Bereinigen mit dem SageMaker Python SDK (empfohlen)

So bereinigen Sie mit dem SageMaker Python-SDK

from sagemaker.experiments.experiment import Experiment exp = Experiment.load(experiment_name=experiment_name, sagemaker_session=sm_session) exp._delete_all(action="--force")

Aufräumen mit dem Python-SDK (Boto3)

Zum Aufräumen mit Boto 3

import boto3 sm = boto3.Session().client('sagemaker')

Definieren Sie cleanup_boto3

def cleanup_boto3(experiment_name): trials = sm.list_trials(ExperimentName=experiment_name)['TrialSummaries'] print('TrialNames:') for trial in trials: trial_name = trial['TrialName'] print(f"\n{trial_name}") components_in_trial = sm.list_trial_components(TrialName=trial_name) print('\tTrialComponentNames:') for component in components_in_trial['TrialComponentSummaries']: component_name = component['TrialComponentName'] print(f"\t{component_name}") sm.disassociate_trial_component(TrialComponentName=component_name, TrialName=trial_name) try: # comment out to keep trial components sm.delete_trial_component(TrialComponentName=component_name) except: # component is associated with another trial continue # to prevent throttling time.sleep(.5) sm.delete_trial(TrialName=trial_name) sm.delete_experiment(ExperimentName=experiment_name) print(f"\nExperiment {experiment_name} deleted")

Rufen Sie cleanup_boto3 auf

# Use experiment name not display name experiment_name = "experiment-name" cleanup_boto3(experiment_name)

Bereinigen Sie mit dem Experiments SDK

Um mit dem Experiments SDK aufzuräumen

import sys !{sys.executable} -m pip install sagemaker-experiments
import time from smexperiments.experiment import Experiment from smexperiments.trial import Trial from smexperiments.trial_component import TrialComponent

Definieren Sie cleanup_sme_sdk

def cleanup_sme_sdk(experiment): for trial_summary in experiment.list_trials(): trial = Trial.load(trial_name=trial_summary.trial_name) for trial_component_summary in trial.list_trial_components(): tc = TrialComponent.load( trial_component_name=trial_component_summary.trial_component_name) trial.remove_trial_component(tc) try: # comment out to keep trial components tc.delete() except: # tc is associated with another trial continue # to prevent throttling time.sleep(.5) trial.delete() experiment_name = experiment.experiment_name experiment.delete() print(f"\nExperiment {experiment_name} deleted")

Rufen Sie cleanup_sme_sdk auf

experiment_to_cleanup = Experiment.load( # Use experiment name not display name experiment_name="experiment-name") cleanup_sme_sdk(experiment_to_cleanup)