Salida del modelo sin comprimir

SageMaker AI almacena su modelo en /opt/ml/model y sus datos en /opt/ml/output/data. Una vez que el modelo y los datos se escriben en esas ubicaciones, se cargan en su bucket de Amazon S3 como archivos comprimidos de forma predeterminada.

Puede ahorrar tiempo en la compresión de archivos de datos de gran tamaño cargando las salidas del modelo y los datos en su bucket de S3 como archivos sin comprimir. Para ello, cree un trabajo de entrenamiento en modo de carga sin comprimir mediante AWS Command Line Interface (AWS CLI) o el SDK de SageMaker Python.

El siguiente ejemplo de código muestra cómo crear un trabajo de entrenamiento en modo de carga sin comprimir cuando se utiliza AWS CLI. Para habilitar el modo de carga sin comprimir, establezca el campo CompressionType en la API OutputDataConfig en NONE.

{
   "TrainingJobName": "uncompressed_model_upload",
   ...
   "OutputDataConfig": { 
      "S3OutputPath": "s3://amzn-s3-demo-bucket/uncompressed_upload/output",
      "CompressionType": "NONE"
   },
   ...
}

El siguiente ejemplo de código muestra cómo crear un trabajo de entrenamiento en modo de carga sin comprimir cuando se utiliza el SDK de SageMaker Python.

import sagemaker
from sagemaker.estimator import Estimator

estimator = Estimator(
    image_uri="your-own-image-uri",
    role=sagemaker.get_execution_role(), 
    sagemaker_session=sagemaker.Session(),
    instance_count=1,
    instance_type='ml.c4.xlarge',
    disable_output_compression=True
)