モデルをコンパイルする (Amazon SageMaker コンソール) - Amazon SageMaker

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モデルをコンパイルする (Amazon SageMaker コンソール)

Amazon SageMaker Neo コンパイルジョブは、Amazon SageMaker コンソールで作成できます。

  1. Amazon SageMaker コンソールで、コンパイルジョブ を選択し、コンパイルジョブの作成 を選択します。

    
                        コンパイルジョブを作成します。
  2. [Create compilation job] (コンパイルジョブの作成) ページで、[Job name] (ジョブ名) に名前を入力します。次に、[IAM ロール] を選択します。

    
                        IAM ロール
  3. IAM ロールがない場合は、[新しいロールを作成] を選択してください。

    
                        IAM ロール
  4. [IAM ロールを作成] ページで、[任意の S3 バケット] を選択し、[ロールを作成] を選択します。

    
                        IAM ロールの作成。
  5. Non PyTorch Frameworks

    [Input configuration] (入力設定) セクションで、[Location of model artifacts] (モデルアーティファクトの場所) に、モデルアーティファクトが含まれる Amazon S3 バケットのパスを入力します。モデルアーティファクトは、圧縮された tarball ファイル形式 (.tar.gz) である必要があります。

    [Data input configuration] (データ入力設定) フィールドに、入力データの形状を指定する JSON 文字列を入力します。

    [Machine learning framework] (機械学習フレームワーク) では、フレームワークを選択します。

    
                                    入力設定

    入力データの形状に応じた JSON 文字列の例を見つけるには、「Neo が想定する入力データの形状」を参照してください。

    PyTorch Framework

    PyTorch モデルのコンパイルにも同様の手順が適用されます。ただし、 でトレーニング PyTorch し、 ml_* ( を除くml_inf) ターゲットのモデルをコンパイルしようとする場合は、必要に応じて、 PyTorch 使用した のバージョンを指定できます。

    入力データの形状に応じた JSON 文字列の例を見つけるには、「Neo が想定する入力データの形状」を参照してください。

    メモ
    • PyTorch バージョン 2.0 以降を使用してモデルを保存した場合、データ入力設定フィールドはオプションです。 SageMaker Neo は、 で作成したモデル定義ファイルから入力設定を取得します PyTorch。定義ファイルの作成方法の詳細については、「Neo の SageMakerモデルの保存PyTorch」セクションを参照してください。

    • PyTorch フレームワークを使用してml_*インスタンスをコンパイルするときは、出力設定コンパイラオプションフィールドを使用して、モデルの入力の正しいデータ型 (dtype) を指定します。デフォルトでは "float32" に設定されています。

    警告

    .pth ファイルへの Amazon S3 バケット URI パスを指定すると、コンパイル開始後にエラー (ClientError: InputConfiguration: Unable to untar input model.Please confirm the model is a tar.gz file) が発生します。

  6. [Output configuration] (出力設定) セクションに移動します。モデルをデプロイする場所を選択します。[Target device] (ターゲットデバイス) または [Target platform] (ターゲットプラットフォーム) にモデルをデプロイできます。ターゲットデバイスには、クラウドやエッジデバイスがあります。ターゲットプラットフォームは、モデルを実行する特定の OS、アーキテクチャ、アクセラレーターを参照します。

    [S3 Output location] (S3 出力場所) には、モデルを保存する S3 バケットへのパスを入力します。必要に応じて、JSON 形式のコンパイラオプションを[Compiler options] (コンパイラオプション) セクションに追加できます。

    
                        ジョブを作成
  7. 開始時にコンパイルジョブのステータスを確認してください。次のスクリーンショットに示すとおり、このジョブステータスは、[Compilation jobs] (コンパイルジョブ) ページの上部にあります。[Status] (状態) 列でもジョブのステータスを確認できます。

    
                        コンパイルジョブのステータス
  8. 完了時にコンパイルジョブのステータスを確認してください。次のスクリーンショットに示すように、[Status] (状態) 列でステータスを確認できます。

    
                        コンパイルジョブのステータス