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を使用してハイブリッドジョブを直接操作する API
を使用して、Amazon Braket Hybrid Jobs に直接アクセスして操作できますAPI。ただし、 APIを直接使用する場合、デフォルトと便利なメソッドは使用できません。
注記
Amazon Braket Python SDK を使用して Amazon Braket
このトピックでは、 の使用の基本について説明しますAPI。API を使用する場合は、このアプローチがより複雑になり、ハイブリッドジョブを実行するための複数の反復に備えることができることに注意してください。
API を使用するには、アカウントに AmazonBraketFullAccess
管理ポリシーを持つロールが必要です。
注記
AmazonBraketFullAccess
管理ポリシーを使用してロールを取得する方法の詳細については、Amazon Braket を有効にする」ページを参照してください。
さらに、実行ロールが必要です。このロールは サービスに渡されます。 Amazon Braket コンソールを使用してロールを作成できます。アクセス許可と設定ページの実行ロールタブを使用して、ハイブリッドジョブのデフォルトロールを作成します。
CreateJob
API では、ハイブリッドジョブに必要なすべてのパラメータを指定する必要があります。Python を使用するには、アルゴリズムスクリプトファイルを input.tar.gz ファイルなどの tar バンドルに圧縮し、次のスクリプトを実行します。コードの部分を角括弧 (<>
) で更新して、ハイブリッドジョブを開始するパス、ファイル、メソッドを指定するアカウント情報とエントリポイントに合わせます。
from braket.aws import AwsDevice, AwsSession import boto3 from datetime import datetime s3_client = boto3.client("s3") client = boto3.client("braket") project_name = "job-test" job_name = project_name + "-" + datetime.strftime(datetime.now(), "%Y%m%d%H%M%S") bucket = "amazon-braket-<your_bucket>" s3_prefix = job_name job_script = "input.tar.gz" job_object = f"{s3_prefix}/script/{job_script}" s3_client.upload_file(job_script, bucket, job_object) input_data = "inputdata.csv" input_object = f"{s3_prefix}/input/{input_data}" s3_client.upload_file(input_data, bucket, input_object) job = client.create_job( jobName=job_name, roleArn="arn:aws:iam::<your_account>:role/service-role/AmazonBraketJobsExecutionRole", # https://docs.aws.amazon.com/braket/latest/developerguide/braket-manage-access.html#about-amazonbraketjobsexecution algorithmSpecification={ "scriptModeConfig": { "entryPoint": "<your_execution_module>:<your_execution_method>", "containerImage": {"uri": "292282985366.dkr.ecr.us-west-1.amazonaws.com/amazon-braket-base-jobs:1.0-cpu-py37-ubuntu18.04"}, # Change to the specific region you are using "s3Uri": f"s3://{bucket}/{job_object}", "compressionType": "GZIP" } }, inputDataConfig=[ { "channelName": "hellothere", "compressionType": "NONE", "dataSource": { "s3DataSource": { "s3Uri": f"s3://{bucket}/{s3_prefix}/input", "s3DataType": "S3_PREFIX" } } } ], outputDataConfig={ "s3Path": f"s3://{bucket}/{s3_prefix}/output" }, instanceConfig={ "instanceType": "ml.m5.large", "instanceCount": 1, "volumeSizeInGb": 1 }, checkpointConfig={ "s3Uri": f"s3://{bucket}/{s3_prefix}/checkpoints", "localPath": "/opt/omega/checkpoints" }, deviceConfig={ "priorityAccess": { "devices": [ "arn:aws:braket:us-west-1::device/qpu/rigetti/Ankaa-2" ] } }, hyperParameters={ "hyperparameter key you wish to pass": "<hyperparameter value you wish to pass>", }, stoppingCondition={ "maxRuntimeInSeconds": 1200, "maximumTaskLimit": 10 }, )
ハイブリッドジョブを作成したら、 GetJob
APIまたは コンソールからハイブリッドジョブの詳細にアクセスできます。前の例のようにcreateJob
コードを実行した Python セッションからハイブリッドジョブの詳細を取得するには、次の Python コマンドを使用します。
getJob = client.get_job(jobArn=job["jobArn"])
ハイブリッドジョブをキャンセルするには、ジョブ () Amazon Resource Nameの CancelJob
APIを使用して を呼び出します'JobArn'。
cancelJob = client.cancel_job(jobArn=job["jobArn"])
checkpointConfig
パラメータcreateJob
APIを使用して、 の一部としてチェックポイントを指定できます。
checkpointConfig = { "localPath" : "/opt/omega/checkpoints", "s3Uri": f"s3://{bucket}/{s3_prefix}/checkpoints" },
注記
のローカルパス checkpointConfig
は、予約済みパスの /opt/ml
、/opt/braket
、/tmp
、または /usr/local/nvidia
のいずれかで開始することはできません。