amazon-sagemaker - 创建具有可配置入口点的自定义 AWS Sagemaker Estimator

Question

我正在写一个自定义 Estimator在 AWS Sagemaker 中，对于不支持开箱即用的框架。我有自己的 docker 图像用于训练，将训练代码捆绑到图像中，这迫使我每次代码更改时都重建图像。

我想做的是创建一个使用此图像的估算器，并接受一个文件作为入口点，就像内置框架估算器所做的那样(例如 Tensorflow)。

通过阅读 Sagemaker python SDK 的源代码，我找到了 sagemaker.estimator.Framework类，它接受 entry_point参数，并且内置框架估计器从中继承。但是，文档并没有真正展示如何在我自己的代码中从该类继承。

是否可以编写一个继承自 Framework 的自定义 Estimator 类？ ，或者是否有另一种方法来创建接收 entry-point 的自定义估算器争论？

Answer 1

SageMaker Python SDK 中的现有框架估算器可能是一个不错的起点，例如https://github.com/aws/sagemaker-python-sdk/blob/master/src/sagemaker/pytorch/estimator.py

但是，由于您已经将训练代码捆绑到镜像中，因此在运行训练代码的 Dockerfile 中设置入口点可能会更容易。有关 Amazon SageMaker 如何运行您的训练图像的更多信息，请参阅 https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/your-algorithms-training-algo-dockerfile.html