Да, высокоуровневый sagemaker
Python SDK не имеет ни атрибута, ни метода с именем describe_training_job
.
На самом деле это boto3
метод . boto3
- это Python SDK более низкого уровня для всех сервисов AWS с клиентом SageMaker. Фрагмент ниже иллюстрирует, чего вы хотите достичь:
import boto3
boto3_sm = boto3.client('sagemaker')
training_info = boto3_sm.describe_training_job(TrainingJobName=job_name)
Обратите внимание, что метрики модели, собранные по журналам и отправленные в Cloudwatch (обычно это метрики производительности во встроенных алгоритмах и могут быть любыми метриками при написании пользовательского кода, поскольку вы извлекаете их с помощью регулярного выражения), недоступны с describe_training_job
звонок. При этом вы можете получить их через (бета) функцию поиска:
import boto3
client = boto3.client('sagemaker')
response = client.search(
Resource='TrainingJob',
SearchExpression={
'Filters': [
{
'Name': 'TrainingJobName',
'Operator': 'Equals',
'Value': '<you training job name here>'}]})