Amazon SageMaker Python SDK 使用教程
2024-09-21 09:49:14作者:宣海椒Queenly
sagemaker-python-sdk
A library for training and deploying machine learning models on Amazon SageMaker
1. 项目的目录结构及介绍
Amazon SageMaker Python SDK 是一个开源项目,它为在 Amazon SageMaker 上训练和部署机器学习模型提供了一个 Python 库。该项目托管在 GitHub 上,地址为 https://github.com/aws/sagemaker-python-sdk.git。
项目的目录结构如下:
aws/sagemaker-python-sdk/
├── githooks/ # Git 钩子脚本
├── github/ # GitHub 相关文件
├── licenses/ # 许可证文件
├── requirements/ # 项目依赖文件
├── src/sagemaker/ # SDK 核心代码
├── tests/ # 测试代码
├── .codecov.yml # Codecov 配置文件
├── .coveragerc # Coverage 配置文件
├── .dictionary # Spellcheck 词典
├── .flake8 # Flake8 配置文件
├── .gitignore # Git 忽略文件
├── .pydocstyle # Pydocstyle 配置文件
├── .pylintrc # Pylint 配置文件
├── .readthedocs.yml # Read the Docs 配置文件
├── CHANGELOG.md # 更新日志
├── CODE_OF_CONDUCT.md # 行为准则
├── CONTRIBUTING.md # 贡献指南
├── LICENSE.txt # 许可证文件
├── MANIFEST.in # Manifest 文件
├── NOTICE.txt # 通知文件
├── README.rst # 项目说明文件
├── VERSION # 项目版本文件
└── hatch_build.py # Hatch Build 配置文件
主要目录说明:
src/sagemaker/: SDK 核心代码,包含了 SageMaker 的各种类和函数。tests/: 测试代码,用于确保 SDK 的稳定性和可靠性。doc/: 文档目录,包含了项目的详细说明和 API 参考。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动文件是 src/sagemaker/__init__.py。该文件中定义了 SageMaker SDK 的主要类和函数,使得用户可以方便地导入和使用这些功能。
例如,用户可以使用以下代码导入 SageMaker Estimator:
from sagemaker.mxnet import MXNet
3. 项目的配置文件介绍
项目的配置文件位于 src/sagemaker/config/config_schema.py。该文件定义了 SageMaker SDK 的配置文件结构,包含了各种配置参数的默认值。
例如,配置文件可以设置默认的 S3 存储桶和对象键前缀:
SageMaker:
PythonSDK:
Modules:
Session:
DefaultS3Bucket: "default_s3_bucket"
DefaultS3ObjectKeyPrefix: "key_prefix"
配置文件还可以设置 Estimator 的默认参数,例如实例类型和角色:
SageMaker:
PythonSDK:
Modules:
Estimator:
InstanceType: "ml.m5.large"
RoleArn: "arn:aws:iam::555555555555:role/MyRole"
通过配置文件,用户可以方便地设置 SDK 的默认参数,从而简化 SDK 的使用。
sagemaker-python-sdk
A library for training and deploying machine learning models on Amazon SageMaker
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