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aws-lambda-sagemakerendpoint
Todas as classes estão em desenvolvimento ativo e estão sujeitas a alterações ou remoção não compatíveis com versões anteriores em qualquer versão futura. Estes não estão sujeitos àVersionamento semântico
Observações: Para garantir a funcionalidade adequada, os pacotes AWS Solutions Constructs e os pacotes CDK da AWS em seu projeto devem ser da mesma versão.
| Linguagem | Pacote |
|---|---|
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aws_solutions_constructs.aws_lambda_sagemakerendpoint
|
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@aws-solutions-constructs/aws-lambda-sagemakerendpoint
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software.amazon.awsconstructs.services.lambdasagemakerendpoint
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Overview
Este AWS Solutions Construct implementa uma função do AWS Lambda conectada a um endpoint do Amazon Sagemaker.
Aqui está uma definição de padrão implantável mínima no TypeScript:
import { Duration } from '@aws-cdk/core'; import * as lambda from '@aws-cdk/aws-lambda'; import { LambdaToSagemakerEndpoint, LambdaToSagemakerEndpointProps, } from '@aws-solutions-constructs/aws-lambda-sagemakerendpoint'; const constructProps: LambdaToSagemakerEndpointProps = { modelProps: { primaryContainer: { image: '{{AccountId}}.dkr.ecr.{{region}}.amazonaws.com/linear-learner:latest', modelDataUrl: 's3://{{bucket-name}}/{{prefix}}/model.tar.gz', }, }, lambdaFunctionProps: { runtime: lambda.Runtime.PYTHON_3_8, // This assumes a handler function in lib/lambda/index.py code: lambda.Code.fromAsset(`${__dirname}/lambda`), handler: 'index.handler', timeout: Duration.minutes(5), memorySize: 128, }, }; new LambdaToSagemakerEndpoint(this, 'LambdaToSagemakerEndpointPattern', constructProps);
Initializer
new LambdaToSagemakerEndpoint(scope: Construct, id: string, props: LambdaToSagemakerEndpointProps);
Parâmetros
-
escopo
Construct -
id
string
Adereços de criação de padrão
| Nome | Tipo | Descrição |
|---|---|---|
| ExistingAmbdaobj? |
lambda.Function
|
Instância existente do objeto Lambda Function, fornecendo tanto isso elambdaFunctionPropscausará um erro. |
| LambdaFunctionProps? |
lambda.FunctionProps
|
Propriedades opcionais fornecidas pelo usuário para substituir as propriedades padrão da função Lambda. |
| ExistingSagemakerEndpointoBJ? |
sagemaker.CfnEndpoint
|
Um Sagemaker Enpoint opcional existente para ser usado. Fornecendo tanto isso quantoendpointPropscausará um erro. |
| ModelProps? |
sagemaker.CfnModelProps | any
|
Propriedades fornecidas pelo usuário para substituir as propriedades padrão do Modelo Sagemaker. No mínimomodelProps.primaryContainerdeve ser fornecido para criar um modelo. Por padrão, o padrão criará uma função com as permissões mínimas necessárias, mas o cliente pode fornecer uma função personalizada com recursos adicionais usandomodelProps.executionRoleArn. |
| EndpointConfigProps? |
sagemaker.CfnEndpointConfigProps
|
Propriedades opcionais fornecidas pelo usuário para substituir as propriedades padrão da configuração do Sagemaker Endpoint. |
| EndpointProps? |
sagemaker.CfnEndpointProps
|
Propriedades opcionais fornecidas pelo usuário para substituir as propriedades padrão do Sagemaker Endpoint. |
| ExistingVPC? |
ec2.IVpc
|
Uma VPC existente opcional na qual essa construção deve ser implantada. Quando implantados em uma VPC, a função Lambda e o Sagemaker Endpoint usarão ENIs na VPC para acessar recursos de rede. Um ponto final de interface será criado na VPC para Amazon Sagemaker Runtime e Amazon S3 VPC Endpoint. Se uma VPC existente for fornecida, odeployVpcA propriedade não pode sertrue. |
| VPCProps? |
ec2.VpcProps
|
Propriedades opcionais fornecidas pelo usuário para substituir as propriedades padrão da nova VPC.enableDnsHostnames,enableDnsSupport,natGatewaysesubnetConfigurationsão definidos pela construção, portanto, quaisquer valores para essas propriedades fornecidas aqui serão substituídos. SedeployVpcnão étrue, então essa propriedade será ignorada. |
| Implementar VPC? |
boolean
|
Criar uma nova VPC com base emvpcPropsno qual implantar esse padrão. Configuração comotrueimplantará a VPC mínima e mais privada para executar o padrão:
true, entãoexistingVpcnão pode ser especificado. Padronizado como false. |
| SageMakerEnvironmentVariableName? |
string
|
Nome opcional para o conjunto de variáveis de ambiente de endpoint SageMaker para a função Lambda. |
Propriedades de padrão
| Nome | Tipo | Descrição |
|---|---|---|
| LambdaFunction |
lambda.Function
|
Retorna uma instância da função Lambda criada pelo padrão. |
| SageMakerEndpoint |
sagemaker.CfnEndpoint
|
Retorna uma instância do Sagemaker Endpoint criado pelo padrão. |
| SageMakerEndPointConfig? |
sagemaker.CfnEndpointConfig
|
Retorna uma instância do SageMaker EndpointConfig criado pelo padrão, seexistingSagemakerEndpointObjnão foi fornecido. |
| Modelo Sagemaker? |
sagemaker.CfnModel
|
Retorna uma instância do Modelo Sagemaker criado pelo padrão, seexistingSagemakerEndpointObjnão foi fornecido. |
| VPC? |
ec2.IVpc
|
Retorna uma instância da VPC criada pelo padrão, sedeployVpcétrue, ou seexistingVpcé fornecido. |
Configurações padrão
A implementação imediata desse padrão sem substituições definirá os seguintes padrões:
Função do AWS Lambda
-
Configurar a função do IAM de acesso de privilégio limitado para a função Lambda
-
Habilite a reutilização de conexões com a função Keep-Alive para NodeJS Lambda.
-
Permita que a função chame o ponto final do Sagemaker para Inferências.
-
Configure a função para acessar recursos na VPC, onde o endpoint do Sagemaker é implantado.
-
Ativar Rastreamento do X-Ray
-
Definição de variáveis de ambiente:
-
SAGEMAKER_ENDPOINT_NAME(padrão) -
AWS_NODEJS_CONNECTION_REUSE_ENABLED(para funções Node 10.x e superiores)
-
Endpoint do Amazon Sage
-
Configure privilégios limitados para criar recursos do Sagemaker.
-
Implante o modelo Sagemaker, o EndPointConfig e o endpoint.
-
Configure o endpoint do Sagemaker a ser implantado em uma VPC.
-
Implante a interface VPC Endpoint e Sagemaker Runtime VPC.
Architecture
GitHub
| Para exibir o código desse padrão, crie/exiba problemas e solicitações pull e muito mais: | |
|---|---|
|
@aws -solutions-constructs/aws-lambda-sagemakerendpoint |