Distribuisci un modello compilato utilizzando SDK SageMaker

È necessario soddisfare la sezione dei prerequisiti se il modello è stato compilato utilizzando AWS SDK for Python (Boto3) o la SageMaker console Amazon. AWS CLI Segui uno dei seguenti casi d'uso per distribuire un modello compilato con SageMaker Neo in base a come hai compilato il tuo modello.

Se hai compilato il modello utilizzando l'SDK SageMaker

L'handle di oggetto sagemaker.Model per il modello compilato fornisce la funzione deploy(), che consente di creare un endpoint per servire richieste di inferenza. La funzione consente di impostare il numero e il tipo di istanze che vengono utilizzate per l'endpoint. È necessario scegliere un'istanza per la quale è stato compilato il modello. Ad esempio, nel job compilato nella sezione Compile a Model (Amazon SageMaker SDK), questo è. ml_c5

predictor = compiled_model.deploy(initial_instance_count = 1, instance_type = 'ml.c5.4xlarge')

# Print the name of newly created endpoint
print(predictor.endpoint_name)

Se avete compilato il modello utilizzando MXNet o PyTorch

Create il SageMaker modello e distribuitelo utilizzando l'API deploy () nelle API Model specifiche del framework. Per MXNet, è MX NetModel e per PyTorch, lo è. PyTorchModel Quando si crea e si distribuisce un SageMaker modello, è necessario impostare la variabile di MMS_DEFAULT_RESPONSE_TIMEOUT ambiente su 500 e specificare il entry_point parametro come script di inferenza (inference.py) e il source_dir parametro come posizione della directory (code) dello script di inferenza. Per preparare lo script di inferenza (inference.py), segui il passaggio Prerequisiti.

L'esempio seguente mostra come utilizzare queste funzioni per distribuire un modello compilato utilizzando l' SageMaker SDK per Python:

MXNet

from sagemaker.mxnet import MXNetModel

# Create SageMaker model and deploy an endpoint
sm_mxnet_compiled_model = MXNetModel(
    model_data='insert S3 path of compiled MXNet model archive',
    role='AmazonSageMaker-ExecutionRole',
    entry_point='inference.py',
    source_dir='code',
    framework_version='1.8.0',
    py_version='py3',
    image_uri='insert appropriate ECR Image URI for MXNet',
    env={'MMS_DEFAULT_RESPONSE_TIMEOUT': '500'},
)

# Replace the example instance_type below to your preferred instance_type
predictor = sm_mxnet_compiled_model.deploy(initial_instance_count = 1, instance_type = 'ml.p3.2xlarge')

# Print the name of newly created endpoint
print(predictor.endpoint_name)                  

PyTorch 1.4 and Older

from sagemaker.pytorch import PyTorchModel

# Create SageMaker model and deploy an endpoint
sm_pytorch_compiled_model = PyTorchModel(
    model_data='insert S3 path of compiled PyTorch model archive',
    role='AmazonSageMaker-ExecutionRole',
    entry_point='inference.py',
    source_dir='code',
    framework_version='1.4.0',
    py_version='py3',
    image_uri='insert appropriate ECR Image URI for PyTorch',
    env={'MMS_DEFAULT_RESPONSE_TIMEOUT': '500'},
)

# Replace the example instance_type below to your preferred instance_type
predictor = sm_pytorch_compiled_model.deploy(initial_instance_count = 1, instance_type = 'ml.p3.2xlarge')

# Print the name of newly created endpoint
print(predictor.endpoint_name)

PyTorch 1.5 and Newer

from sagemaker.pytorch import PyTorchModel

# Create SageMaker model and deploy an endpoint
sm_pytorch_compiled_model = PyTorchModel(
    model_data='insert S3 path of compiled PyTorch model archive',
    role='AmazonSageMaker-ExecutionRole',
    entry_point='inference.py',
    source_dir='code',
    framework_version='1.5',
    py_version='py3',
    image_uri='insert appropriate ECR Image URI for PyTorch',
)

# Replace the example instance_type below to your preferred instance_type
predictor = sm_pytorch_compiled_model.deploy(initial_instance_count = 1, instance_type = 'ml.p3.2xlarge')

# Print the name of newly created endpoint
print(predictor.endpoint_name)                                
                            

Nota

Le policy AmazonSageMakerFullAccess e AmazonS3ReadOnlyAccessdevono essere associate al ruolo IAM di AmazonSageMaker-ExecutionRole.

Se hai compilato il tuo modello utilizzando Boto3, SageMaker console o la CLI per TensorFlow

Costruisci un oggetto TensorFlowModel, quindi richiama deploy:

role='AmazonSageMaker-ExecutionRole'
model_path='S3 path for model file'
framework_image='inference container arn'
tf_model = TensorFlowModel(model_data=model_path,
                framework_version='1.15.3',
                role=role, 
                image_uri=framework_image)
instance_type='ml.c5.xlarge'
predictor = tf_model.deploy(instance_type=instance_type,
                    initial_instance_count=1)

Per ulteriori informazioni, consulta Distribuzione diretta da artefatti del modello.

Da questo elenco puoi selezionare un'immagine Docker (URI Amazon ECR) che soddisfi le tue esigenze.

Per ulteriori informazioni su come costruire un TensorFlowModel oggetto, consulta l'SDK. SageMaker

Nota

La tua prima richiesta di inferenza potrebbe avere una latenza elevata se distribuisci il modello su una GPU. Questo perché alla prima richiesta di inferenza viene creato un kernel di calcolo ottimizzato. Ti consigliamo di creare un file di riscaldamento delle richieste di inferenza e di archiviarlo insieme al file di modello prima di inviarlo a un TFX. Questo processo è noto come “riscaldamento” del modello.

Il seguente frammento di codice mostra come produrre il file di riscaldamento per l'esempio di classificazione delle immagini nella sezione dei prerequisiti:

import tensorflow as tf
from tensorflow_serving.apis import classification_pb2
from tensorflow_serving.apis import inference_pb2
from tensorflow_serving.apis import model_pb2
from tensorflow_serving.apis import predict_pb2
from tensorflow_serving.apis import prediction_log_pb2
from tensorflow_serving.apis import regression_pb2
import numpy as np

with tf.python_io.TFRecordWriter("tf_serving_warmup_requests") as writer:       
    img = np.random.uniform(0, 1, size=[224, 224, 3]).astype(np.float32)
    img = np.expand_dims(img, axis=0)
    test_data = np.repeat(img, 1, axis=0)
    request = predict_pb2.PredictRequest()
    request.model_spec.name = 'compiled_models'
    request.model_spec.signature_name = 'serving_default'
    request.inputs['Placeholder:0'].CopyFrom(tf.compat.v1.make_tensor_proto(test_data, shape=test_data.shape, dtype=tf.float32))
    log = prediction_log_pb2.PredictionLog(
    predict_log=prediction_log_pb2.PredictLog(request=request))
    writer.write(log.SerializeToString())

Per ulteriori informazioni su come «riscaldare» il modello, consulta la pagina TensorFlow TFX.