我可以将参数传递给 SageMaker 估算器的入口点吗?

Rya*_*her 5 python scikit-learn data-science amazon-sagemaker

我正在使用SageMaker python sdk并希望传入一些参数以供我的入口点使用,但我不知道如何执行此操作。

from sagemaker.sklearn.estimator import SKLearn  # sagemaker python sdk

entrypoint = 'entrypoint_script.py'

sklearn = SKLearn(entry_point=entrypoint,  # <-- need to pass args to this
                  train_instance_type=instance_class,
                  role=role,
                  sagemaker_session=sm)
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

Rya*_*her 10

答案是否定的,因为 Estimator 基类或 fit 方法上没有参数可以接受传递给入口点的参数。

我通过将参数作为超参数字典的一部分传递来解决了这个问题。这将作为参数传递到入口点。

  • 请注意:我有大约 30 个参数需要调整,我将超参数作为 YAML 格式的字符串传递。尽管 SageMaker 的超参数的最大长度为 256(未记录)。因此,现在我必须编辑 Dockerfile 以接受大约 30 个参数,以及每个参数的最小值和最大值的子选项。Sagemaker 不适合那些胆怯或喜欢正确文档的人。 (4认同)