Personalizzazione dell'ambiente di runtime

È possibile personalizzare l'ambiente di runtime per utilizzare gli ambienti di sviluppo integrato locale (IDEs), i SageMaker notebook o i notebook SageMaker Studio Classic preferiti per scrivere il codice ML. SageMaker ti aiuterà a impacchettare e presentare le tue funzioni e le relative dipendenze come lavoro di formazione. SageMaker Ciò consente di accedere alla capacità del server di SageMaker formazione di eseguire i lavori di formazione.

Sia il decoratore remoto che i metodi RemoteExecutor per richiamare una funzione consentono agli utenti di definire e personalizzare il proprio ambiente di runtime. È possibile utilizzare un requirements.txt file o un YAML file di ambiente conda.

Per personalizzare un ambiente di runtime utilizzando sia un YAML file di ambiente conda che un requirements.txt file, fate riferimento al seguente esempio di codice.

# 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)

In alternativa, puoi impostare dependencies per consentire auto_capture a SageMaker Python di SDK acquisire le dipendenze installate nell'ambiente conda attivo. Affinché auto_capture funzioni in modo affidabile sono necessari i seguenti elementi:

• È necessario avere un ambiente conda attivo. È consigliabile non utilizzare l'ambiente conda base per processi remoti in modo da poter ridurre i potenziali conflitti di dipendenza. Il mancato utilizzo dell'ambiente conda base consente inoltre una configurazione più rapida dell'ambiente nel processo remoto.

• Non devi avere alcuna dipendenza installata usando pip con un valore per il parametro. --extra-index-url

• Non devono esserci conflitti di dipendenza tra i pacchetti installati con conda e i pacchetti installati con pip nell'ambiente di sviluppo locale.

• L'ambiente di sviluppo locale non deve contenere dipendenze specifiche del sistema operativo non compatibili con Linux.

Nel caso in cui auto_capture non funzioni, consigliamo di trasmettere le dipendenze come file requirement.txt o environment.yaml di conda, come descritto nel primo esempio di codice di questa sezione.