Crear su propio contenedor de procesamiento (escenario avanzado)

Puede proporcionar a Amazon SageMaker Processing una imagen de Docker que tenga su propio código y dependencias para ejecutar sus cargas de trabajo de procesamiento de datos, ingeniería de características y evaluación de modelos.

El siguiente ejemplo de un archiDockerfile crea un contenedor con las bibliotecas de Python scikit-learn y pandas que puede ejecutar como un trabajo de procesamiento.

FROM python:3.7-slim-buster

# Install scikit-learn and pandas
RUN pip3 install pandas==0.25.3 scikit-learn==0.21.3

# Add a Python script and configure Docker to run it
ADD processing_script.py /
ENTRYPOINT ["python3", "/processing_script.py"]

Para ver un ejemplo de un script de procesamiento, consulte Comenzar con el procesamiento. SageMaker

Cree e inserte esta imagen de Docker en un repositorio de Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR) y asegúrese de que su función de SageMaker IAM pueda extraer la imagen de Amazon ECR. Luego puedes ejecutar esta imagen en Amazon SageMaker Processing.

Imagen de cómo Amazon SageMaker Processing gestiona su contenedor de procesamiento

Amazon SageMaker Processing ejecuta la imagen del contenedor de procesamiento de forma similar a la del siguiente comando, donde AppSpecification.ImageUri se muestra el URI de la imagen de Amazon ECR que se especifica en una CreateProcessingJob operación.

docker run [AppSpecification.ImageUri]

Este comando ejecuta el comando ENTRYPOINT configurado en la imagen de Docker.

También puede anular el comando entrypoint en la imagen o proporcionar argumentos de línea de comandos al comando entrypoint utilizando los parámetros AppSpecification.ContainerEntrypoint y AppSpecification.ContainerArgument en la solicitud CreateProcessingJob. Al especificar estos parámetros, Amazon SageMaker Processing se configura para ejecutar el contenedor de forma similar a como lo hace el siguiente comando.

 docker run --entry-point [AppSpecification.ContainerEntrypoint] [AppSpecification.ImageUri] [AppSpecification.ContainerArguments]

Por ejemplo, si especificas que debe ContainerEntrypoint estar [python3, -v, /processing_script.py] en tu CreateProcessingJob solicitud y ContainerArguments que debe estar[data-format, csv], Amazon SageMaker Processing ejecuta tu contenedor con el siguiente comando.

 python3 -v /processing_script.py data-format csv 

Al crear su contenedor de procesamiento, tenga en cuenta los siguientes detalles:

• Amazon SageMaker Processing decide si el trabajo se completa o no, en función del código de salida de la ejecución del comando. Un trabajo de procesamiento se completa si todos los contenedores de procesamiento salen correctamente con un código de salida 0 y devuelve un error si alguno de los contenedores sale con un código de salida distinto de cero.

• Amazon SageMaker Processing le permite anular el punto de entrada del contenedor de procesamiento y establecer argumentos de línea de comandos del mismo modo que lo hace con la API de Docker. Las imágenes de Docker también pueden configurar los argumentos de punto de entrada y línea de comandos mediante las instrucciones ENTRYPOINT y CMD. La forma en que los parámetros ContainerEntrypoint y ContainerArgument de CreateProcessingJob configuran el punto de entrada y los argumentos de una imagen de Docker refleja cómo Docker anula el punto de entrada y los argumentos a través de la API de Docker:

  • Si no se proporcionan ContainerEntrypoint ni ContainerArguments, el Procesamiento utiliza el ENTRYPOINT o CMD predeterminado en la imagen.

  • Si se proporciona ContainerEntrypoint, pero no ContainerArguments, el Procesamiento ejecuta la imagen con el punto de entrada indicado, e ignora el ENTRYPOINT y CMD en la imagen.

  • Si se proporciona ContainerArguments, pero no ContainerEntrypoint, el Procesamiento ejecuta la imagen con el ENTRYPOINT predeterminado en la imagen y con los argumentos proporcionados.

  • Si se proporcionan ContainerEntrypoint y ContainerArguments, el Procesamiento ejecuta la imagen con el punto de entrada y los argumentos indicados y se ignoran el ENTRYPOINT y CMD en la imagen.

• Debe usar el formato exec de la instrucción ENTRYPOINT en su Dockerfile (ENTRYPOINT ["executable", "param1", "param2"]) en lugar del formato shell (ENTRYPOINT command param1 param2). Esto permite que su contenedor de procesamiento reciba señales SIGINT y SIGKILL, que el Procesamiento utiliza para detener los trabajos de procesamiento utilizando la API StopProcessingJob.

• /opt/mly todos sus subdirectorios están reservados por. SageMaker Cuando cree su imagen de Docker de procesamiento, no coloque ningún dato requerido por su contenedor de procesamiento en estos directorios.

• Si planea usar dispositivos GPU, asegúrese de que sus contenedores sean compatibles con nvidia-docker. Incluya solo el kit de herramientas CUDA en los contenedores. No cree un paquete con controladores de NVIDIA con la imagen. Para obtener más información sobre nvidia-docker, consulte NVIDIA/nvidia-docker.

Cómo Amazon SageMaker Processing configura la entrada y la salida de tu contenedor de procesamiento

Cuando crea un trabajo de procesamiento mediante la operación CreateProcessingJob, puede especificar varios valores ProcessingInput y ProcessingOutput.

Utilice el ProcessingInput parámetro para especificar un URI de Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) desde el que descargar datos y una ruta de acceso en el contenedor de procesamiento donde descargar los datos. El parámetro ProcessingOutput configura una ruta de acceso en su contenedor de procesamiento desde la que cargar datos y donde Amazon S3 cargará esos datos. Para ProcessingInput y ProcessingOutput, la ruta de acceso en el contenedor de procesamiento debe empezar por /opt/ml/processing/ .

Por ejemplo, podría crear un trabajo de procesamiento con un parámetro ProcessingInput que descargue datos desde s3://your-data-bucket/path/to/input/csv/data en /opt/ml/processing/csv en el contenedor de procesamiento y un parámetro ProcessingOutput que cargue datos desde /opt/ml/processing/processed_csv en s3://your-data-bucket/path/to/output/csv/data. Su trabajo de procesamiento leería los datos de entrada y escribiría los datos de salida en /opt/ml/processing/processed_csv. A continuación, carga los datos escritos en esta ruta a la ubicación de salida especificada por Amazon S3.

importante

Los enlaces simbólicos (symlinks) no se pueden utilizar para cargar datos de salida en Amazon S3. No se siguen los symlinks al cargar los datos de salida.

Cómo Amazon SageMaker Processing proporciona registros y métricas para tu contenedor de procesamiento

Cuando tu contenedor de procesamiento escribe en stdout ostderr, Amazon SageMaker Processing guarda el resultado de cada contenedor de procesamiento y lo coloca en CloudWatch los registros de Amazon. Para obtener más información acerca del registro, consulte Registra SageMaker los eventos de Amazon con Amazon CloudWatch.

Amazon SageMaker Processing también proporciona CloudWatch métricas para cada instancia que ejecuta tu contenedor de procesamiento. Para obtener más información acerca de las métricas, consulte Supervisa Amazon SageMaker con Amazon CloudWatch.

Cómo Amazon SageMaker Processing configura tu contenedor de procesamiento

Amazon SageMaker Processing proporciona información de configuración a su contenedor de procesamiento a través de variables de entorno y dos archivos JSON /opt/ml/config/resourceconfig.json (/opt/ml/config/processingjobconfig.jsony) en ubicaciones predefinidas del contenedor.

Cuando se inicia un trabajo de procesamiento, utiliza las variables de entorno que ha especificado con el mapeo de Environment en la solicitud CreateProcessingJob. El archivo /opt/ml/config/processingjobconfig.json contiene información sobre los nombres de host de los contenedores de procesamiento, y también se especifica en la solicitud CreateProcessingJob.

En el ejemplo siguiente se muestra el formato del archivo /opt/ml/config/processingjobconfig.json.

{
    "ProcessingJobArn": "<processing_job_arn>",
    "ProcessingJobName": "<processing_job_name>",
    "AppSpecification": {
        "ImageUri": "<image_uri>",
        "ContainerEntrypoint": null,
        "ContainerArguments": null
    },
    "Environment": {
        "KEY": "VALUE"
    },
    "ProcessingInputs": [
        {
            "InputName": "input-1",
            "S3Input": {
                "LocalPath": "/opt/ml/processing/input/dataset",
                "S3Uri": "<s3_uri>",
                "S3DataDistributionType": "FullyReplicated",
                "S3DataType": "S3Prefix",
                "S3InputMode": "File",
                "S3CompressionType": "None",
                "S3DownloadMode": "StartOfJob"
            }
        }
    ],
    "ProcessingOutputConfig": {
        "Outputs": [
            {
                "OutputName": "output-1",
                "S3Output": {
                    "LocalPath": "/opt/ml/processing/output/dataset",
                    "S3Uri": "<s3_uri>",
                    "S3UploadMode": "EndOfJob"
                }
            }
        ],
        "KmsKeyId": null
    },
    "ProcessingResources": {
        "ClusterConfig": {
            "InstanceCount": 1,
            "InstanceType": "ml.m5.xlarge",
            "VolumeSizeInGB": 30,
            "VolumeKmsKeyId": null
        }
    },
    "RoleArn": "<IAM role>",
    "StoppingCondition": {
        "MaxRuntimeInSeconds": 86400
    }
}

El archivo /opt/ml/config/resourceconfig.json contiene información sobre los nombres de host de los contenedores de procesamiento. Utilice los siguientes nombres de host al crear o ejecutar código de procesamiento distribuido.

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

No utilice la información sobre los nombres de host que se incluye en /etc/hostname o /etc/hosts porque podría ser inexacta.

Es posible que la información del nombre de host no esté disponible inmediatamente para el contenedor de procesamiento. Recomendamos agregar una política de reintentos en las operaciones de resolución de nombres de host a medida que los nodos estén disponibles en el clúster.

Guardar y acceder a la información de metadatos sobre su trabajo de procesamiento

Para guardar metadatos del contenedor de procesamiento después de salir de él, los contenedores pueden escribir texto codificado en UTF-8 en el archivo /opt/ml/output/message. Después de que el trabajo de procesamiento cambie a un estado de terminal ("Completed", "Stopped" o "Failed"), el campo "ExitMessage" en DescribeProcessingJob contiene el primer 1 KB de este archivo. Obtenga acceso a esa parte inicial del archivo con una llamada a DescribeProcessingJob, que la devuelve a través del parámetro ExitMessage. Para trabajos de procesamiento con error, puede utilizar este campo para ofrecer información de por qué el contenedor de procesamiento generó un error.

importante

No escriba datos confidenciales en el archivo /opt/ml/output/message.

Si los datos de este archivo no están codificados en UTF-8, se produce un error en el trabajo y devuelve ClientError. Si varios contenedores finalizan con ExitMessage, el contenido ExitMessage de cada contenedor de procesamiento se concatena y, a continuación, se trunca a 1 KB.

Ejecute su contenedor de procesamiento con el SDK de SageMaker Python

Puedes usar el SDK de SageMaker Python para ejecutar tu propia imagen de procesamiento mediante la Processor clase. El siguiente ejemplo muestra cómo ejecutar su propio contenedor de procesamiento con una entrada de Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) y una salida a Amazon S3.

from sagemaker.processing import Processor, ProcessingInput, ProcessingOutput

processor = Processor(image_uri='<your_ecr_image_uri>',
                     role=role,
                     instance_count=1,
                     instance_type="ml.m5.xlarge")

processor.run(inputs=[ProcessingInput(
                        source='<s3_uri or local path>',
                        destination='/opt/ml/processing/input_data')],
                    outputs=[ProcessingOutput(
                        source='/opt/ml/processing/processed_data',
                        destination='<s3_uri>')],
                    )

En lugar de crear el código de procesamiento en la imagen de procesamiento, puede proporcionar un ScriptProcessor con su imagen y el comando que desea ejecutar, junto con el código que desea ejecutar dentro de ese contenedor. Para ver un ejemplo, consulte Ejecutar scripts con su propio contenedor de procesamiento.

También puedes usar la imagen de scikit-learn que proporciona Amazon SageMaker Processing SKLearnProcessor para ejecutar los scripts de scikit-learn. Para ver un ejemplo, consulte Procesamiento de características con scikit-learn.