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XGBoostProcesador Framework
XGBoostes un marco de aprendizaje automático de código abierto. XGBoostProcessor
En Amazon SageMaker Python, le SDK permite ejecutar trabajos de procesamiento con XGBoost scripts. Al utilizar elXGBoostProcessor, puede aprovechar un contenedor Docker creado por Amazon con un XGBoost entorno gestionado para no tener que traer su propio contenedor.
El siguiente ejemplo de código muestra cómo puede usarlo XGBoostProcessor
para ejecutar su trabajo de procesamiento con una imagen de Docker proporcionada y mantenida por. SageMaker Tenga en cuenta que, al ejecutar el trabajo, puede especificar un directorio que contenga sus scripts y dependencias en el source_dir
argumento, y puede tener un requirements.txt
archivo ubicado dentro de su source_dir
directorio que especifique las dependencias de sus scripts de procesamiento. SageMaker El procesamiento instala automáticamente las dependencias requirements.txt
en el contenedor.
from sagemaker.xgboost import XGBoostProcessor from sagemaker.processing import ProcessingInput, ProcessingOutput from sagemaker import get_execution_role #Initialize the XGBoostProcessor xgb = XGBoostProcessor( framework_version='1.2-2', role=get_execution_role(), instance_type='ml.m5.xlarge', instance_count=1, base_job_name='frameworkprocessor-XGB', ) #Run the processing job xgb.run( code='
processing-script.py
', source_dir='scripts
', inputs=[ ProcessingInput( input_name='data', source=f's3://{BUCKET}/{S3_INPUT_PATH}
', destination='/opt/ml/processing/input/data' ) ], outputs=[ ProcessingOutput( output_name='processed_data', source='/opt/ml/processing/output/', destination=f's3://{BUCKET}/{S3_OUTPUT_PATH}
' ) ] )
Si tiene un archivo requirements.txt
, debería ser una lista de bibliotecas que desee instalar en el contenedor. La ruta para source_dir
puede ser relativa, absoluta o de Amazon S3URI. Sin embargo, si utiliza un Amazon S3URI, debe apuntar a un archivo tar.gz. Puede tener varios scripts en el directorio que especifique para source_dir
. Para obtener más información sobre la XGBoostProcessor
clase, consulte XGBoostEstimator