Come usare SageMaker TabTransformer - Amazon SageMaker

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Come usare SageMaker TabTransformer

Puoi usarlo TabTransformer come algoritmo SageMaker integrato di Amazon. La sezione seguente descrive come usare TabTransformer con SageMaker PythonSDK. Per informazioni su come utilizzare TabTransformer dall'interfaccia utente di Amazon SageMaker Studio Classic, consultaSageMaker JumpStart modelli preaddestrati.

  • Utilizza TabTransformer come algoritmo integrato

    Utilizzate l'algoritmo TabTransformer integrato per creare un contenitore di TabTransformer addestramento, come mostrato nel seguente esempio di codice. Puoi individuare automaticamente l'immagine dell'algoritmo TabTransformer integrato URI utilizzando SageMaker image_uris.retrieve API (o get_image_uri API se usi Amazon SageMaker Python SDK versione 2).

    Dopo aver specificato l' TabTransformer immagineURI, puoi utilizzare il TabTransformer contenitore per costruire uno stimatore utilizzando SageMaker Estimator API e avviare un processo di formazione. L'algoritmo TabTransformer integrato viene eseguito in modalità script, ma lo script di addestramento viene fornito automaticamente e non è necessario sostituirlo. Se hai una vasta esperienza nell'uso della modalità script per creare un lavoro di SageMaker formazione, puoi incorporare i tuoi script di TabTransformer formazione.

    from sagemaker import image_uris, model_uris, script_uris

train_model_id, train_model_version, train_scope = "pytorch-tabtransformerclassification-model", "*", "training"
training_instance_type = "ml.p3.2xlarge"

# Retrieve the docker image
train_image_uri = image_uris.retrieve(
    region=None,
    framework=None,
    model_id=train_model_id,
    model_version=train_model_version,
    image_scope=train_scope,
    instance_type=training_instance_type
)

# Retrieve the training script
train_source_uri = script_uris.retrieve(
    model_id=train_model_id, model_version=train_model_version, script_scope=train_scope
)

train_model_uri = model_uris.retrieve(
    model_id=train_model_id, model_version=train_model_version, model_scope=train_scope
)

# Sample training data is available in this bucket
training_data_bucket = f"jumpstart-cache-prod-{aws_region}"
training_data_prefix = "training-datasets/tabular_binary/"

training_dataset_s3_path = f"s3://{training_data_bucket}/{training_data_prefix}/train"
validation_dataset_s3_path = f"s3://{training_data_bucket}/{training_data_prefix}/validation"

output_bucket = sess.default_bucket()
output_prefix = "jumpstart-example-tabular-training"

s3_output_location = f"s3://{output_bucket}/{output_prefix}/output"

from sagemaker import hyperparameters

# Retrieve the default hyperparameters for training the model
hyperparameters = hyperparameters.retrieve_default(
    model_id=train_model_id, model_version=train_model_version
)

# [Optional] Override default hyperparameters with custom values
hyperparameters[
    "n_epochs"
] = "50"
print(hyperparameters)

from sagemaker.estimator import Estimator
from sagemaker.utils import name_from_base

training_job_name = name_from_base(f"built-in-algo-{train_model_id}-training")

# Create SageMaker Estimator instance
tabular_estimator = Estimator(
    role=aws_role,
    image_uri=train_image_uri,
    source_dir=train_source_uri,
    model_uri=train_model_uri,
    entry_point="transfer_learning.py",
    instance_count=1,
    instance_type=training_instance_type,
    max_run=360000,
    hyperparameters=hyperparameters,
    output_path=s3_output_location
)

# Launch a SageMaker Training job by passing the S3 path of the training data
tabular_estimator.fit(
    {
        "training": training_dataset_s3_path,
        "validation": validation_dataset_s3_path,
    }, logs=True, job_name=training_job_name
)

    Per ulteriori informazioni su come configurarlo TabTransformer come algoritmo integrato, consultate i seguenti esempi di notebook.