Создайте собственный оценщик AWS Sagemaker с настраиваемой точкой входа

Question

Я пишу пользовательский Estimator в AWS Sagemaker для платформы, которая не поддерживается "из коробки".У меня есть свой собственный образ докера для обучения с обучающим кодом, встроенным в образ, который заставляет меня перестраивать образ каждый раз, когда код изменяется.

То, что я хотел бы сделать, это создать оценщик, который использует это изображение и принимает файл в качестве точки входа, как это делают встроенные оценщики фреймворка (например, Tensorflow).

Из чтения исходного кода SDK Sagemaker для Python я нашел класс sagemaker.estimator.Framework, который принимает аргумент entry_point и от которого наследуют оценки встроенных сред.Тем не менее, документация не показывает, как наследовать от этого класса в моем собственном коде.

Можно ли написать собственный класс оценщика, который наследуется от Framework, или есть другой способ создать пользовательский оценщик, который получает аргумент entry-point?

Answer 1

Существующие оценщики фреймворка в SageMaker Python SDK могут быть хорошим местом для начала, например, https://github.com/aws/sagemaker-python-sdk/blob/master/src/sagemaker/pytorch/estimator.py

Однако, возможно, будет проще, поскольку вы уже ввели свой тренировочный код в образ, чтобы установить точку входа в ваш Dockerfile, который запускает обучающий код.Подробнее о том, как Amazon SageMaker запускает ваш тренировочный образ, см. https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/your-algorithms-training-algo-dockerfile.html