SageMaker Esecuzione di un processo di formazione - Amazon SageMaker AI
Usa la tua ricetta come lavoro SageMaker formativo

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SageMaker Esecuzione di un processo di formazione

SageMaker HyperPod Recipes supporta l'invio di un lavoro SageMaker di formazione. Prima di inviare il job di addestramento, devi aggiornare la configurazione del cluster, sm_job.yaml, e installare l’ambiente corrispondente.

Usa la tua ricetta come lavoro SageMaker formativo

Puoi usare la tua ricetta come lavoro di SageMaker formazione se non gestisci un cluster. È necessario modificare il file di configurazione del processo di SageMaker formazione per eseguire la ricetta. sm_job.yaml

sm_jobs_config:
  output_path: null 
  tensorboard_config:
    output_path: null 
    container_logs_path: null
  wait: True 
  inputs: 
    s3: 
      train: null
      val: null
    file_system:  
      directory_path: null
  additional_estimator_kwargs: 
    max_run: 1800

  1. output_path: puoi specificare dove salvare il modello in un URL Amazon S3.

  2. tensorboard_config: È possibile specificare una configurazione TensorBoard correlata, ad esempio il percorso di output o il percorso TensorBoard dei registri.

  3. wait: puoi specificare se stai aspettando il completamento del processo quando invii il tuo job di addestramento.

  4. inputs: puoi specificare i percorsi per i dati di addestramento e convalida. L'origine dati può provenire da un file system condiviso come Amazon FSx o un URL Amazon S3.

  5. additional_estimator_kwargs: Argomenti di valutazione aggiuntivi per l'invio di un lavoro di formazione alla piattaforma Training Job. SageMaker Per ulteriori informazioni, consulta Algorithm Estimator.