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aws-lambda-區域分析點
所有類都在積極開發中,並且在任何未來版本中都會受到非向後兼容的更改或刪除。這些不受語義版本控制
請注意: 為了確保功能正確,專案中的 AWS 解決方案建構套件和 AWS CDK 套件必須是相同的版本。
| 語言 | 套件 |
|---|---|
|
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
此 AWS 解決方案建構實作連接到 Amazon Sagemaker 終端節點的 AWS Lambda 函數。
下面是 TypeScript 中的最小可部署模式定義:
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);
參數
-
scope
Construct -
id
string
模式建立道具
| 名稱 | 類型 | 描述 |
|---|---|---|
| 現在還有蘭姆達伯? |
lambda.Function
|
Lambda 函數對象的現有實例,提供這個和lambdaFunctionProps會造成錯誤。 |
| 拉姆針灸道具? |
lambda.FunctionProps
|
選用的使用者提供的屬性來覆寫 Lambda 函數的預設屬性。 |
| 現在薩格馬克倫波因托比? |
sagemaker.CfnEndpoint
|
要使用的選擇性現有 Sagemaker 登錄。同時提供這個和endpointProps會造成錯誤。 |
| 模型道具? |
sagemaker.CfnModelProps | any
|
使用者提供的性質,以取代「草繪機模型」的預設性質。至少要modelProps.primaryContainer必須提供來創建一個模型。依預設,模式會建立具有最低所需權限的角色,但用戶端可以使用modelProps.executionRoleArn。 |
| 端點配置道具? |
sagemaker.CfnEndpointConfigProps
|
可選的使用者提供的性質,用於覆寫 Sagemaker 端點組態的預設性質。 |
| 端點道具? |
sagemaker.CfnEndpointProps
|
可選的使用者提供的性質,用於取代「草繪器端點」的預設性質。 |
| 是否存在 VPC? |
ec2.IVpc
|
應該部署此建構的選用現有 VPC。在 VPC 中部署時,Lambda 函數和 Sagemaker 端點將使用 VPC 中的 ENI 來存取網路資源。將在亞馬遜 Sagemaker 運行時和 Amazon S3 VPC 端點的 VPC 中創建一個接口端點。如果提供了現有的 VPC,則deployVpc屬性不能為true。 |
| VPCProps? |
ec2.VpcProps
|
可選的使用者提供的屬性,用於覆寫新 VPC 的預設屬性。enableDnsHostnames、enableDnsSupport、natGateways和subnetConfiguration是由構造設置的,所以這裡提供的屬性的任何值都將被覆蓋。如果deployVpc不是true,則此屬性會忽略。 |
| 部署 vPC? |
boolean
|
是否建立新的 VPC 基於vpcProps來部署此模式。將此設為true將部署最小的,最私有的 VPC 來運行該模式:
true,然後existingVpc無法指定。預設為 false。 |
| 薩格馬克倫聲音變數名稱? |
string
|
為 Lambda 函數設定的 SageMaker 端點環境變數的可選名稱。 |
模式屬性
| 名稱 | 類型 | 描述 |
|---|---|---|
| LambdFunction |
lambda.Function
|
返回由模式創建的 Lambda 函數的實例。 |
| 相模繪圖連接點 |
sagemaker.CfnEndpoint
|
傳回由樣式建立的「切割器端點」的例證。 |
| 薩格馬克點配置? |
sagemaker.CfnEndpointConfig
|
返回由模式創建的 SageMaker EndpointConfig 的實例,如果existingSagemakerEndpointObj未提供。 |
| 射影模型? |
sagemaker.CfnModel
|
返回由圖案創建的 Sagemaker 模型的實例,如果existingSagemakerEndpointObj未提供。 |
| vpc? |
ec2.IVpc
|
返回由模式創建的 VPC 的實例,如果deployVpc是true,或者如果existingVpc已提供。 |
預設設定
此模式的開箱即用實現沒有任何覆蓋將設置以下默認值:
AWS Lambda 功能
-
設定 Lambda 函數的有限權限存取 IAM 角色。
-
為 NodeJS Lambda 函數啟用具有持續作用的連線重複使用。
-
允許函數為「推論」呼叫「草繪器」端點。
-
配置函數以存取 VPC 中部署 Sagemaker 端點的資源。
-
啟用 X-Ray 追蹤。
-
設定環境變數:
-
SAGEMAKER_ENDPOINT_NAME(default) -
AWS_NODEJS_CONNECTION_REUSE_ENABLED(對於節點 10.x 和更高版本的函數)
-
Amazon SagMaker 端點
-
配置有限的權限以創建 Sagemaker 資源。
-
部署「切割器」模型、端點設定和端點。
-
設定要在 VPC 中部署的 Sagemaker 端點。
-
部署 S3 VPC 端點和模具執行階段 VPC 介面。
Architecture
GitHub
| 要查看此模式的代碼,創建/查看問題和提取請求,以及更多: | |
|---|---|
|
@aws-解決方案結構/aws-lambda-模擬點 |