独自の処理コンテナを使用したスクリプトの実行 - Amazon SageMaker

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独自の処理コンテナを使用したスクリプトの実行

scikit-learn スクリプトを使用して、データを前処理し、モデルを評価できます。scikit-learn スクリプトを実行してこれらのタスクを実行する方法については、scikit-learn 処理サンプルノートブックを参照してください。このノートブックでは、Amazon SageMaker Python SDK for Processing の ScriptProcessor クラスを使用します。

次の例は、独自の処理コンテナで ScriptProcessor クラスを使う場合の一般的なワークフローを示しています。このワークフローでは、独自のイメージを作成し、コンテナを構築し、そのコンテナで ScriptProcessor クラスを使って Python の前処理スクリプトを実行します。処理ジョブは入力データを処理し、処理済みデータを Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) に保存します。

次のサンプルを使う前に、独自の入力データとデータ処理のための Python スクリプトを準備しておく必要があります。このプロセスのガイド付きサンプルについては end-to-end、scikit-learn Processing サンプルノートブックを参照してください。

  1. Docker ディレクトリを作成し、処理コンテナを作成するために使用される Docker ファイルを追加します。pandas をインストールし、それに scikit-learn をインストールします (同様の RUN コマンドで独自の依存関係をインストールすることもできます)。

    mkdir docker

%%writefile docker/Dockerfile

FROM python:3.7-slim-buster

RUN pip3 install pandas==0.25.3 scikit-learn==0.21.3
ENV PYTHONUNBUFFERED=TRUE

ENTRYPOINT ["python3"]

  2. Docker コマンドを使ってコンテナを構築し、Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR) リポジトリを作成して、イメージを Amazon ECR にプッシュします。

    import boto3

account_id = boto3.client('sts').get_caller_identity().get('Account')
region = boto3.Session().region_name
ecr_repository = 'sagemaker-processing-container'
tag = ':latest'
processing_repository_uri = '{}.dkr.ecr.{}.amazonaws.com/{}'.format(account_id, region, ecr_repository + tag)

# Create ECR repository and push docker image
!docker build -t $ecr_repository docker
!aws ecr get-login-password --region {region} | docker login --username AWS --password-stdin {account_id}.dkr.ecr.{region}.amazonaws.com
!aws ecr create-repository --repository-name $ecr_repository
!docker tag {ecr_repository + tag} $processing_repository_uri
!docker push $processing_repository_uri

  3. SageMaker Python SDK ScriptProcessorから をセットアップして、スクリプトを実行します。image_uri を、作成したイメージの URI に置き換え、role_arn をターゲット Amazon S3 バケットにアクセスできる AWS Identity and Access Management ロールの ARN に置き換えます。

    from sagemaker.processing import ScriptProcessor, ProcessingInput, ProcessingOutput

script_processor = ScriptProcessor(command=['python3'],
                image_uri='image_uri',
                role='role_arn',
                instance_count=1,
                instance_type='ml.m5.xlarge')

  4. スクリプトを実行します。preprocessing.py を独自の Python 処理スクリプトの名前に置き換え、s3://path/to/my/input-data.csv を入力データへの Amazon S3 パスに置き換えます。

    script_processor.run(code='preprocessing.py',
                     inputs=[ProcessingInput(
                        source='s3://path/to/my/input-data.csv',
                        destination='/opt/ml/processing/input')],
                     outputs=[ProcessingOutput(source='/opt/ml/processing/output/train'),
                               ProcessingOutput(source='/opt/ml/processing/output/validation'),
                               ProcessingOutput(source='/opt/ml/processing/output/test')])

他のライブラリやシステム依存関係でも同じ手順を使用できます。既存の Docker イメージも使えます。これには、Kubernetes などの他のプラットフォームで実行するイメージも含まれます。