使用可配置的入口点创建自定义 AWS Sagemaker Estimator

Question

我正在EstimatorAWS Sagemaker 中编写一个自定义框架，该框架不支持开箱即用。我有自己的用于训练的 docker 映像，训练代码捆绑到映像中，这迫使我在每次代码更改时重建映像。

我想做的是创建一个使用该图像的估计器，并接受文件作为入口点，就像内置框架估计器所做的那样（例如 Tensorflow）。

通过阅读 Sagemaker python SDK 的源代码，我找到了该类sagemaker.estimator.Framework，它接受entry_point参数，并且内置框架估算器继承自该类。但是，文档并没有真正显示如何在我自己的代码中继承该类。

是否可以编写一个继承自 的自定义估计器类Framework，或者是否有其他方法来创建接收entry-point参数的自定义估计器？

Answer 1

SageMaker Python SDK 中现有的框架估计器可能是一个很好的起点，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映像中，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 如何运行训练映像的更多信息，请参阅https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/your-algorithms-training-algo-dockerfile.html