直接與混合式工作互動 API

您可以使用直接存取 Amazon Braket 混合任務並與之API互動。但是，當API直接使用時，預設值和便利方法不可用。

注意

我們強烈建議您使用 Amazon Braket 開發套件與 Amazon Braket 譯混合任務進 Python 互動。它提供方便的預設值和保護功能，協助您的混合式工作成功執行。

本主題涵蓋使用API. 如果您選擇使用 API，請記住，這種方法可能會更複雜，並準備好進行多次迭代以運行混合任務。

若要使用 API，您的帳戶應具有AmazonBraketFullAccess受管政策的角色。

注意

如需如何透過AmazonBraketFullAccess受管政策取得角色的詳細資訊，請參閱啟用 Amazon Braket 頁面。

此外，您還需要執行角色。此角色將傳遞至服務。您可以使用 Amazon Braket 主控台建立角色。使用 [權限和設定] 頁面上的 [執行角色] 索引標籤，為混合式工作建立預設角色。

CreateJobAPI需要您指定混合式工作的所有必要參數。若要使用 Python，請將演算法指令碼檔案壓縮成 tar 套件 (例如 input.tar.gz 檔案)，然後執行下列指令碼。更新角括號 (<>) 內的程式碼部分，以符合您的帳戶資訊和進入點，這些資訊指定了混合式工作開始的路徑、檔案和方法。

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/Aspen-M-3"
            ]
        }
    },
    hyperParameters={
        "hyperparameter key you wish to pass": "<hyperparameter value you wish to pass>",
    },
    stoppingCondition={
        "maxRuntimeInSeconds": 1200,
        "maximumTaskLimit": 10
    },
)

建立混合式工作後，您可以透過GetJobAPI或主控台存取混合式工作詳細資料。若要從執行程式createJob碼的 Python 工作階段取得混合作業詳細資訊，如前面的範例，請使用下列 Python 命令。

getJob = client.get_job(jobArn=job["jobArn"])

若要取消混合式工作，請CancelJobAPI使用該工作Amazon Resource Name的 ('JobArn') 呼叫。

cancelJob = client.cancel_job(jobArn=job["jobArn"])

您可以使用checkpointConfig參數將檢查點指定為createJobAPI的一部分。

    checkpointConfig = {
        "localPath" : "/opt/omega/checkpoints",
        "s3Uri": f"s3://{bucket}/{s3_prefix}/checkpoints"
    },

注意

的 LocalPath checkpointConfig 不能以下列任何一個保留路徑開頭：/opt/ml/opt/braket、/tmp、或/usr/local/nvidia。