Amazon でモデルをトレーニングする SageMaker - Amazon SageMaker

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Amazon でモデルをトレーニングする SageMaker

重要

Amazon SageMaker Studio または Amazon Studio Classic に Amazon SageMaker リソースの作成を許可するカスタム IAM ポリシーでは、 SageMakerそれらのリソースにタグを追加するためのアクセス権限も付与する必要があります。Studio と Studio Classic は作成したリソースに自動的にタグを付けるため、リソースにタグを追加する権限が必要です。IAM ポリシーで Studio と Studio Classic によるリソースの作成は許可されているが、タグ付けは許可されていない場合、リソースを作成しようとしたときに AccessDenied "" エラーが発生する可能性があります。詳細については、「 SageMakerリソースにタグを付けるための権限を付与してください。」を参照してください。

AWS Amazon 管理ポリシー SageMaker SageMaker リソースを作成する権限を付与するものには、リソースの作成時にタグを追加する権限が既に含まれています。

次の図は、Amazon でモデルをトレーニングしてデプロイする方法を示しています SageMaker。トレーニングコードはトレーニングデータにアクセスし、S3 バケットからモデルアーティファクトを出力します。その後、モデルのエンドポイントにリクエストを送信して推論を実行できます。Amazon Elastic Container Registry (ECR) に、トレーニングコンテナイメージと推論コンテナイメージの両方を保存できます。

コードはモデルのトレーニングとデプロイ中に S3 バケット、エンドポイント、ECR と連携します。

以下のガイドでは、モデルトレーニングとモデルデプロイの SageMaker 2 つの要素に焦点を当てています。

でモデルをトレーニングするには SageMaker、トレーニングジョブを作成します。トレーニングジョブには次の情報が含まれます。

  • トレーニングデータが保存されている Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) バケットの URL。

  • SageMaker モデルトレーニングに使用したいコンピュートリソース。コンピュートリソースは、によって管理される機械学習 (ML) SageMaker コンピュートインスタンスです。

  • ジョブの出力を保存する S3 バケットの URL。

  • トレーニングコードが保存される Amazon Elastic コンテナレジストリのパス。詳細については、「Docker Registry Paths and Example Code」を参照してください。

注記

AWS リージョン 入力データセットはトレーニングジョブと同じである必要があります。

トレーニングアルゴリズムには、次のオプションがあります。

トレーニングジョブを作成したら、ML SageMaker コンピュートインスタンスを起動し、トレーニングコードとトレーニングデータセットを使用してモデルをトレーニングします。結果として得られたモデルアーティファクトおよびその他の出力を、その目的で指定した S3 バケットに保存します。

SageMaker トレーニングジョブはコンソールまたは API を使用して作成できます。API を使用してトレーニングジョブを作成する方法については、「CreateTrainingJob」を参照してください。

API を使用してトレーニングジョブを作成すると、デフォルトで ML SageMaker コンピュートインスタンスにデータセット全体が複製されます。各 ML SageMaker コンピュートインスタンス上のデータのサブセットを複製するには、S3DataDistributionTypeフィールドをに設定する必要があります。ShardedByS3Keyこのフィールドは、低レベルの SDK を使用して設定できます。詳細については、「S3DataSource」の S3DataDistributionType を参照してください。

重要

アルゴリズムコンテナがメモリをめぐって競合するのを防ぐために、ML SageMaker コンピュートインスタンス上の重要なシステムプロセスのためにメモリを予約しているため、インスタンスタイプのすべてのメモリが表示されることは期待できません。