ज्यूपिटर नोटबुक को डेटा वैज्ञानिकों द्वारा डेटा को इंटरैक्टिव तरीके से संसाधित करने, एमएल मॉडल बनाने और डेटा पर अनुमान लगाकर इन मॉडलों का परीक्षण करने की क्षमता के लिए अत्यधिक पसंद किया जाता है। हालाँकि, ऐसे परिदृश्य हैं जिनमें डेटा वैज्ञानिक नोटबुक पर इंटरैक्टिव विकास से बैच नौकरियों में संक्रमण करना पसंद कर सकते हैं। ऐसे उपयोग के मामलों के उदाहरणों में एक फीचर इंजीनियरिंग कार्य को स्केल करना शामिल है जिसे पहले एक छोटे नोटबुक इंस्टेंस पर एक छोटे नमूना डेटासेट पर परीक्षण किया गया था, बिजनेस मेट्रिक्स में अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए रात्रिकालीन रिपोर्ट चलाना और नए डेटा उपलब्ध होने पर एक शेड्यूल पर एमएल मॉडल को फिर से प्रशिक्षित करना।
नोटबुक पर इंटरैक्टिव विकास से बैच नौकरियों में स्थानांतरित करने के लिए आपको नोटबुक से कोड स्निपेट को एक स्क्रिप्ट में कॉपी करने, स्क्रिप्ट को उसकी सभी निर्भरताओं के साथ एक कंटेनर में पैकेज करने और कंटेनर को चलाने के लिए शेड्यूल करने की आवश्यकता होती है। इस कार्य को एक शेड्यूल पर बार-बार चलाने के लिए, आपको तैनाती को स्वचालित करने के लिए क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर को स्थापित करना, कॉन्फ़िगर करना और देखरेख करना होगा, जिसके परिणामस्वरूप मुख्य डेटा विज्ञान विकास गतिविधियों से मूल्यवान समय बर्बाद हो जाएगा।
दिसंबर 2022 में, इंटरैक्टिव नोटबुक से बैच नौकरियों में जाने की प्रक्रिया को सरल बनाने में मदद करने के लिए, अमेज़ॅन सैजमेकर स्टूडियो और स्टूडियो लैब नोटबुक-आधारित वर्कफ़्लो का उपयोग करके नोटबुक को निर्धारित कार्यों के रूप में चलाने की क्षमता पेश की गई। अब आप किसी भी JupyterLab वातावरण से अपनी Jupyter नोटबुक चलाने के लिए उसी क्षमता का उपयोग कर सकते हैं अमेज़न SageMaker नोटबुक इंस्टेंसेस और ज्यूपिटरलैब आपकी स्थानीय मशीन पर चल रहे हैं। SageMaker एक ओपन-सोर्स एक्सटेंशन प्रदान करता है जिसे किसी भी JupyterLab वातावरण में स्थापित किया जा सकता है और नोटबुक को अल्पकालिक नौकरियों और एक समय पर चलाने के लिए उपयोग किया जा सकता है।
इस पोस्ट में, हम आपको दिखाते हैं कि आप अपने स्थानीय JupyterLab वातावरण से SageMaker पर निर्धारित नोटबुक नौकरियों के रूप में अपनी नोटबुक कैसे चला सकते हैं।
समाधान अवलोकन
किसी भी JupyterLab वातावरण से नोटबुक नौकरियों को शेड्यूल करने के लिए समाधान आर्किटेक्चर निम्नलिखित चित्र में दिखाया गया है। SageMaker एक्सटेंशन को उम्मीद है कि JupyterLab वातावरण में नोटबुक नौकरियों को शेड्यूल करने के लिए वैध AWS क्रेडेंशियल और अनुमतियाँ होंगी। हम क्रेडेंशियल स्थापित करने के चरणों पर चर्चा करते हैं AWS पहचान और अभिगम प्रबंधन (IAM) अनुमतियाँ इस पोस्ट में बाद में। कार्य को शेड्यूल करने वाले IAM उपयोगकर्ता और कल्पित भूमिका सत्र के अलावा, आपको अपने डेटा तक पहुंच के लिए नोटबुक कार्य उदाहरण के लिए एक भूमिका भी प्रदान करने की आवश्यकता है अमेज़न सरल भंडारण सेवा (अमेज़ॅन S3) या कनेक्ट करने के लिए अमेज़ॅन ईएमआर आवश्यकतानुसार क्लस्टर।
निम्नलिखित अनुभागों में, हम दिखाते हैं कि आर्किटेक्चर कैसे सेट करें और ओपन-सोर्स एक्सटेंशन इंस्टॉल करें, डिफ़ॉल्ट कॉन्फ़िगरेशन के साथ एक नोटबुक चलाएं, और कस्टम सेटिंग्स के साथ नोटबुक चलाने के लिए उन्नत पैरामीटर का भी उपयोग करें।
.. पूर्वापेक्षाएँ
इस पोस्ट के लिए, हम स्थानीय रूप से होस्ट किए गए JupyterLab वातावरण को मानते हैं। आप क्लाउड में होस्ट किए गए वातावरण के लिए भी समान इंस्टॉलेशन चरणों का पालन कर सकते हैं।
निम्नलिखित चरण मानते हैं कि आपके पास पहले से ही एक वैध Python 3 और JupyterLab वातावरण है (यह एक्सटेंशन JupyterLab v3.0 या उच्चतर के साथ काम करता है)।
स्थापित करें AWS कमांड लाइन इंटरफ़ेस (एडब्ल्यूएस सीएलआई) यदि आपने इसे पहले से इंस्टॉल नहीं किया है। देखना एडब्ल्यूएस सीएलआई के नवीनतम संस्करण को स्थापित या अद्यतन करना निर्देशों के लिए।
IAM क्रेडेंशियल सेट करें
सेजमेकर नोटबुक जॉब्स सबमिट करने के लिए आपको एक IAM उपयोगकर्ता या एक सक्रिय IAM भूमिका सत्र की आवश्यकता है। अपने IAM क्रेडेंशियल सेट करने के लिए, आप अपने IAM उपयोगकर्ता के लिए AWS CLI को अपने AWS क्रेडेंशियल्स के साथ कॉन्फ़िगर कर सकते हैं, या IAM भूमिका ग्रहण कर सकते हैं। अपने क्रेडेंशियल सेट करने के निर्देशों के लिए देखें एडब्ल्यूएस सीएलआई को कॉन्फ़िगर करना. IAM प्रिंसिपल (उपयोगकर्ता या अनुमानित भूमिका) को नोटबुक कार्यों को शेड्यूल करने के लिए निम्नलिखित अनुमतियों की आवश्यकता होती है। पॉलिसी को अपने मूलधन में जोड़ने के लिए, देखें IAM पहचान अनुमतियाँ जोड़ना.
यदि आपकी नोटबुक नौकरियों को ग्राहक प्रबंधित के साथ एन्क्रिप्ट करने की आवश्यकता है AWS प्रमुख प्रबंधन सेवा (AWS KMS) कुंजियाँ, AWS KMS एक्सेस की अनुमति देते हुए नीति विवरण भी जोड़ें। नमूना नीति के लिए, देखें स्थानीय Jupyter परिवेशों के लिए नीतियां और अनुमतियाँ स्थापित करें.
नोटबुक जॉब इंस्टेंस के लिए एक IAM भूमिका सेट करें
सेजमेकर को उपयोगकर्ता की ओर से कार्य चलाने के लिए IAM भूमिका की आवश्यकता होती है, जैसे नोटबुक कार्य चलाना। इस भूमिका के पास कार्य को पूरा करने के लिए नोटबुक के लिए आवश्यक संसाधनों तक पहुंच होनी चाहिए, जैसे अमेज़ॅन S3 में डेटा तक पहुंच।
शेड्यूलर एक्सटेंशन स्वचालित रूप से उपसर्ग के साथ AWS खाते में IAM भूमिकाओं की तलाश करता है SagemakerJupyterScheduler
नोटबुक कार्य चलाने के लिए.
IAM भूमिका बनाने के लिए, एक निष्पादन भूमिका बनाएँ अमेज़ॅन सेजमेकर के लिए AmazonSageMakerFullAccess
नीति। भूमिका का नाम बताएं SagemakerJupyterSchedulerDemo
, या अपेक्षित उपसर्ग के साथ एक नाम प्रदान करें।
भूमिका बनने के बाद, पर रिश्तों पर भरोसा रखें टैब चुनें विश्वास नीति संपादित करें. मौजूदा ट्रस्ट नीति को निम्नलिखित से बदलें:
RSI AmazonSageMakerFullAccess
नीति काफी हद तक अनुमेय है और आम तौर पर प्रयोग और सेजमेकर के साथ शुरुआत करने के लिए इसे प्राथमिकता दी जाती है। हम आपको आईएएम में सुरक्षा सर्वोत्तम प्रथाओं के अनुसार किसी भी भविष्य के कार्यभार के लिए न्यूनतम दायरे वाली नीति बनाने के लिए दृढ़ता से प्रोत्साहित करते हैं। नोटबुक कार्य के लिए आवश्यक अनुमतियों के न्यूनतम सेट के लिए, देखें स्थानीय Jupyter परिवेशों के लिए नीतियां और अनुमतियाँ स्थापित करें।
एक्सटेंशन इंस्टॉल करें
अपनी स्थानीय मशीन पर एक टर्मिनल खोलें और निम्नलिखित कमांड चलाकर एक्सटेंशन इंस्टॉल करें:
इस कमांड के चलने के बाद, आप ज्यूपिटर लैब चलाकर ज्यूपिटरलैब शुरू कर सकते हैं।
यदि आप JupyterLab टर्मिनल के भीतर से एक्सटेंशन इंस्टॉल कर रहे हैं, तो एक्सटेंशन लोड करने के लिए Jupyter सर्वर को पुनरारंभ करें। आप चुनकर ज्यूपिटर सर्वर को पुनः आरंभ कर सकते हैं शट डाउन पर पट्टिका अपने JupyterLab से मेनू, और अपनी कमांड लाइन से JupyterLab चलाकर प्रारंभ करें jupyter lab
.
एक नोटबुक कार्य सबमिट करें
आपके परिवेश पर एक्सटेंशन स्थापित होने के बाद, आप किसी भी स्व-निहित नोटबुक को एक अल्पकालिक कार्य के रूप में चला सकते हैं। आइए निर्धारित कार्य के रूप में चलाने के लिए एक सरल "हैलो वर्ल्ड" नोटबुक सबमिट करें।
- पर पट्टिका मेनू, चुनें नया और नोटबुक.
- निम्नलिखित सामग्री दर्ज करें:
एक्सटेंशन सफलतापूर्वक इंस्टॉल होने के बाद, आपको नोटबुक पर नोटबुक शेड्यूलिंग आइकन दिखाई देगा।
- नोटबुक कार्य बनाने के लिए आइकन चुनें।
वैकल्पिक रूप से, आप अपने फ़ाइल एक्सप्लोरर में नोटबुक पर राइट-क्लिक कर सकते हैं और चुन सकते हैं नोटबुक कार्य बनाएँ.
- कार्य का नाम, इनपुट फ़ाइल, गणना प्रकार और अतिरिक्त पैरामीटर प्रदान करें।
- शेष सेटिंग्स को डिफ़ॉल्ट पर छोड़ें और चुनें बनाएँ.
कार्य निर्धारित होने के बाद, आपको पुनः निर्देशित किया जाता है नोटबुक नौकरियां टैब, जहां आप नोटबुक कार्यों की सूची और उनकी स्थिति देख सकते हैं, और कार्य पूरा होने के बाद नोटबुक आउटपुट और लॉग देख सकते हैं। आप इस नोटबुक जॉब विंडो को लॉन्चर से भी एक्सेस कर सकते हैं, जैसा कि निम्नलिखित स्क्रीनशॉट में दिखाया गया है।
उन्नत विन्यास
आपकी स्थानीय गणना से, नोटबुक स्वचालित रूप से सेजमेकर बेस पायथन छवि पर चलती हैं, जो डॉकर हब से Boto3.8 और AWS CLI के साथ आधिकारिक पायथन 3 छवि है। वास्तविक दुनिया के मामलों में, डेटा वैज्ञानिकों को अपनी नोटबुक के लिए विशिष्ट पैकेज या फ्रेमवर्क स्थापित करने की आवश्यकता होती है। पुनरुत्पादन योग्य वातावरण प्राप्त करने के तीन तरीके हैं:
- सबसे सरल विकल्प में, आप सीधे अपनी नोटबुक के पहले सेल पर पैकेज और फ्रेमवर्क स्थापित कर सकते हैं।
- आप इसमें एक आरंभीकरण स्क्रिप्ट भी प्रदान कर सकते हैं अतिरिक्त विकल्प अनुभाग, आपके स्थानीय स्टोरेज पर एक बैश स्क्रिप्ट की ओर इशारा करता है जो नोटबुक शुरू होने पर नोटबुक जॉब द्वारा चलाया जाता है। निम्नलिखित अनुभाग में, हम पैकेजों को स्थापित करने के लिए आरंभीकरण स्क्रिप्ट का उपयोग करने का एक उदाहरण दिखाते हैं।
- अंत में, यदि आप अपने रन वातावरण को कॉन्फ़िगर करने में अधिकतम लचीलापन चाहते हैं, तो आप Python3 कर्नेल के साथ अपनी स्वयं की कस्टम छवि बना सकते हैं, छवि को पुश करें अमेज़ॅन इलास्टिक कंटेनर रजिस्ट्री (अमेज़ॅन ईसीआर), और नीचे अपने नोटबुक कार्य में ईसीआर छवि यूआरआई प्रदान करें अतिरिक्त विकल्प. ईसीआर छवि को सेजमेकर छवियों के लिए आवश्यकताओं का पालन करना चाहिए, जैसा कि सूचीबद्ध है कस्टम सेजमेकर छवि विशिष्टताएँ.
इसके अलावा, आपका उद्यम अमेज़ॅन वीपीसी के भीतर इंटरनेट-मुक्त मोड में नौकरियों को चलाने, नौकरी के लिए कस्टम न्यूनतम-विशेषाधिकार भूमिका का उपयोग करने और एन्क्रिप्शन लागू करने जैसी रेलिंग स्थापित कर सकता है। आप अपनी नोटबुक नौकरियों के लिए ऐसी कॉन्फ़िगरेशन निर्दिष्ट कर सकते हैं अतिरिक्त विकल्प अनुभाग भी. उन्नत कॉन्फ़िगरेशन की विस्तृत सूची के लिए, देखें अतिरिक्त विकल्प.
एक आरंभीकरण स्क्रिप्ट जोड़ें
आरंभीकरण स्क्रिप्ट को प्रदर्शित करने के लिए, अब हम स्टूडियो नोटबुक नौकरियों के लिए उपलब्ध नमूना नोटबुक चलाते हैं GitHub. इस नोटबुक को चलाने के लिए, आपको इनिशियलाइज़ेशन स्क्रिप्ट के माध्यम से आवश्यक पैकेज स्थापित करने की आवश्यकता है। निम्नलिखित चरणों को पूरा करें:
- अपने JupyterLab टर्मिनल से, फ़ाइल डाउनलोड करने के लिए निम्नलिखित कमांड चलाएँ:
- पर पट्टिका मेनू, चुनें नया और पाठ फ़ाइल.
- अपनी फ़ाइल में निम्नलिखित सामग्री दर्ज करें, और फ़ाइल को नाम के अंतर्गत सहेजें
init-script.sh
: - चुनें
scheduled-example.ipynb
नोटबुक खोलने के लिए अपने फ़ाइल एक्सप्लोरर से। - नोटबुक को शेड्यूल करने और विस्तारित करने के लिए नोटबुक जॉब आइकन चुनें अतिरिक्त विकल्प अनुभाग।
- के लिए आरंभीकरण स्क्रिप्ट स्थान, अपनी स्क्रिप्ट का पूरा पथ दर्ज करें।
आप अपने नोटबुक कार्य के लिए इनपुट और आउटपुट S3 फ़ोल्डरों को वैकल्पिक रूप से अनुकूलित भी कर सकते हैं। सेजमेकर इनपुट फ़ाइलों को संग्रहीत करने के लिए एक निर्दिष्ट S3 स्थान में एक इनपुट फ़ोल्डर बनाता है, और एक आउटपुट S3 फ़ोल्डर बनाता है जहां नोटबुक आउटपुट संग्रहीत होते हैं। आप यहां एन्क्रिप्शन, आईएएम भूमिका और वीपीसी कॉन्फ़िगरेशन निर्दिष्ट कर सकते हैं। देखना बाधाएं और विचार कस्टम छवि और वीपीसी विशिष्टताओं के लिए।
- अभी के लिए, बस इनिशियलाइज़ेशन स्क्रिप्ट को अपडेट करें, चुनें अभी भागो शेड्यूल के लिए, और चुनें बनाएं.
जब कार्य पूरा हो जाए, तो आप नोटबुक को आउटपुट और आउटपुट लॉग के साथ देख सकते हैं आउटपुट फ़ाइलें, जैसा कि निम्नलिखित स्क्रीनशॉट में दिखाया गया है। आउटपुट लॉग में, आपको नोटबुक चलाने से पहले चल रही इनिशियलाइज़ेशन स्क्रिप्ट को देखने में सक्षम होना चाहिए।
अपने नोटबुक कार्य वातावरण को और अधिक अनुकूलित करने के लिए, आप अपनी कस्टम छवि के ईसीआर यूआरआई को निर्दिष्ट करके अपनी स्वयं की छवि का उपयोग कर सकते हैं। यदि आप अपनी स्वयं की छवि ला रहे हैं, तो सुनिश्चित करें कि आप अपनी छवि बनाते समय Python3 कर्नेल स्थापित करें। एक नमूना Dockerfile के लिए जो TensorFlow का उपयोग करके नोटबुक चला सकता है, निम्नलिखित कोड देखें:
निष्कर्ष
इस पोस्ट में, हमने आपको दिखाया कि सेजमेकर ज्यूपिटर शेड्यूलर एक्सटेंशन का उपयोग करके, सेजमेकर प्रशिक्षण नौकरियों के रूप में स्थानीय रूप से होस्ट किए गए किसी भी ज्यूपिटरलैब वातावरण से अपनी नोटबुक कैसे चलाएं। एक समय पर बिना सोचे-समझे नोटबुक चलाने में सक्षम होने से, डेटा वैज्ञानिकों के लिए बिना किसी अंतर के भारी भार उठाना कम हो जाता है, जैसे नोटबुक को पायथन स्क्रिप्ट में रीफैक्टर करना, सेटअप करना अमेज़न EventBridge ईवेंट ट्रिगर, और निर्माण AWS लाम्बा प्रशिक्षण कार्य शुरू करने के लिए फ़ंक्शंस या सेजमेकर पाइपलाइन। सेजमेकर नोटबुक जॉब्स मांग पर चलाए जाते हैं, इसलिए आप केवल उस समय के लिए भुगतान करते हैं जब नोटबुक चलाया जाता है, और आप अपने ज्यूपिटरलैब वातावरण से किसी भी समय नोटबुक आउटपुट देखने के लिए नोटबुक जॉब्स एक्सटेंशन का उपयोग कर सकते हैं। हम आपको अनुसूचित नोटबुक नौकरियों को आज़माने और इससे जुड़ने के लिए प्रोत्साहित करते हैं पुनः पोस्ट पर मशीन लर्निंग और एआई समुदाय प्रतिक्रिया के लिए!
लेखक के बारे में
भद्रीनाथ पानी अमेज़ॅन वेब सर्विसेज में एक सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट इंजीनियर हैं, जो अमेज़ॅन सेजमेकर इंटरैक्टिव एमएल उत्पादों पर काम कर रहे हैं, उनके पास ऑटोमोटिव, आईओटी, एआर/वीआर और कंप्यूटर विज़न जैसे डोमेन में सॉफ्टवेयर विकास में 12 वर्षों से अधिक का अनुभव है। वर्तमान में, उनका मुख्य ध्यान डेटा वैज्ञानिकों के अनुभव को सरल बनाने के उद्देश्य से मशीन लर्निंग टूल विकसित करने पर है। अपने खाली समय में, वह अपने परिवार के साथ समय बिताना और प्रशांत नॉर्थवेस्ट की सुंदरता की खोज करना पसंद करते हैं।
दुर्गा सूर्य अमेज़ॅन सेजमेकर सर्विस एसए टीम में एक एमएल सॉल्यूशंस आर्किटेक्ट है। वह मशीन लर्निंग को सभी के लिए सुलभ बनाने को लेकर उत्साहित हैं। AWS में अपने 4 वर्षों में, उन्होंने एंटरप्राइज़ ग्राहकों के लिए AI/ML प्लेटफ़ॉर्म स्थापित करने में मदद की है। जब वह काम नहीं कर रही होती है, तो उसे मोटरसाइकिल की सवारी, रहस्यमय उपन्यास और अपने 5 वर्षीय हस्की के साथ लंबी सैर करना पसंद है।
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- PREIPO® के साथ PRE-IPO कंपनियों में शेयर खरीदें और बेचें। यहां पहुंचें।
- स्रोत: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/schedule-your-notebooks-from-any-jupyterlab-environment-using-the-amazon-sagemaker-jupyterlab-extension/
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