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Personnalisation de votre environnement d'exécution

Mode de mise au point
Personnalisation de votre environnement d'exécution - Amazon SageMaker AI

Les traductions sont fournies par des outils de traduction automatique. En cas de conflit entre le contenu d'une traduction et celui de la version originale en anglais, la version anglaise prévaudra.

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Vous pouvez personnaliser votre environnement d'exécution pour utiliser vos environnements de développement intégrés locaux préférés (IDEs), vos SageMaker blocs-notes ou vos blocs-notes SageMaker Studio Classic pour écrire votre code ML. SageMaker L'IA vous aidera à regrouper et à soumettre vos fonctions et leurs dépendances en tant que tâche de SageMaker formation. Cela vous permet d'accéder à la capacité du serveur de SageMaker formation pour exécuter vos tâches de formation.

Le décorateur distant et les méthodes RemoteExecutor permettant d'invoquer une fonction permettent aux utilisateurs de définir et de personnaliser leur environnement d'exécution. Vous pouvez utiliser un requirements.txt fichier ou un YAML fichier d'environnement conda.

Pour personnaliser un environnement d'exécution à l'aide d'un YAML fichier d'environnement conda et d'un requirements.txt fichier, reportez-vous à l'exemple de code suivant.

# specify a conda environment inside a yaml file @remote(instance_type="ml.m5.large", image_uri = "my_base_python:latest", dependencies = "./environment.yml") def matrix_multiply(a, b): return np.matmul(a, b) # use a requirements.txt file to import dependencies @remote(instance_type="ml.m5.large", image_uri = "my_base_python:latest", dependencies = './requirements.txt') def matrix_multiply(a, b): return np.matmul(a, b)

Vous pouvez également définir sur dependencies pour auto_capture permettre au SageMaker Python de SDK capturer les dépendances installées dans l'environnement conda actif. Les éléments suivants sont nécessaires pour que auto_capture fonctionne de manière fiable :

  • Vous devez avoir un environnement conda actif. Nous vous recommandons de ne pas utiliser l'environnement base conda pour les tâches distantes afin de réduire les conflits de dépendance potentiels. Le fait de ne pas utiliser l'environnement base conda permet également une configuration plus rapide de l'environnement dans le cadre de la tâche distante.

  • Aucune dépendance ne doit être installée à l'aide de pip avec une valeur pour le paramètre --extra-index-url.

  • Il ne doit y avoir aucun conflit de dépendance entre les packages installés avec conda et les packages installés avec pip dans l'environnement de développement local.

  • Votre environnement de développement local ne doit pas contenir de dépendances spécifiques au système d'exploitation incompatibles avec Linux.

Si auto_capture ne fonctionne pas, nous vous recommandons de transmettre vos dépendances sous forme de fichier requirement.txt ou conda environment.yaml, comme décrit dans le premier exemple de codage de cette section.

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