アマゾンセージメーカー お客様は、次の方法でクォータ制限を表示および管理できます サービスクォータ. さらに、ほぼリアルタイムの使用率メトリックを表示し、 アマゾンクラウドウォッチ メトリクス SageMaker クォータを表示し、プログラムでクエリを実行します。
SageMaker は、機械学習 (ML) モデルを簡単に構築、トレーニング、デプロイするのに役立ちます。 詳細については、次を参照してください。 AmazonSageMakerの使用を開始する. Service Quotas は、中央の場所から SageMaker のクォータを表示および管理できるようにすることで、制限管理を簡素化します。
Service Quotas を使用すると、AWS アカウントまたは AWS リージョンのリソース、アクション、またはアイテムの最大数を表示できます。 Service Quotas を使用して、調整可能なクォータの引き上げをリクエストすることもできます。
MLOps プラクティスの使用が増加し、ML モデルの実験と再トレーニング用に指定されたリソースの需要が高まるにつれて、多くの場合、同じインスタンス タイプの複数のインスタンスを同時に実行する必要がある顧客が増えています。
多くの場合、多くのデータ サイエンス チームは並行して作業し、複数のインスタンスを使用して処理、トレーニング、およびチューニングを同時に行います。 以前は、ユーザーが特定のインスタンス タイプで調整可能なアカウント制限に達することがあり、AWS から制限の引き上げを手動でリクエストする必要がありました。
から手動でクォータの引き上げをリクエストするには サービス クォータ UI、リストからクォータを選択して選択できます 割り当ての増加をリクエストする。 詳細については、を参照してください。 割り当て増加のリクエスト.
この投稿では、新しい機能を使用して、高レベルのインスタンスに達したときに制限の引き上げを自動的にリクエストする方法を示します。
ソリューションの概要
次の図は、ソリューションのアーキテクチャを示しています。
このアーキテクチャには、次のワークフローが含まれています。
- CloudWatch メトリクスは、リソースの使用状況を監視します。 CloudWatch アラームは、リソースの使用量が事前設定された特定のしきい値を超えるとトリガーされます。
- メッセージが送信されます Amazon シンプル通知サービス (AmazonSNS)。
- メッセージは AWSラムダ 機能。
- Lambda 関数はクォータの増加をリクエストします。
特定のアカウントのクォータの引き上げをリクエストする以外に、Lambda 関数はクォータの引き上げを 組織テンプレート (最大 10 クォータ)。 このようにして、特定の AWS 組織の下で作成された新しいアカウントは、デフォルトで増加したクォータ リクエストを持ちます。
前提条件
次の前提条件の手順を実行します。
- セットアップ AWSアカウント を作成し、 AWS IDおよびアクセス管理 (IAM) ユーザー。 手順については、を参照してください。 AWS アカウントを保護する.
- インストール AWS サム CLI.
AWS サーバーレス アプリケーション モデルを使用してデプロイする
を使用してアプリケーションをデプロイするには GitHubレポ、ターミナルで次のコマンドを実行します。
ソリューションがデプロイされると、CloudWatch コンソールに新しいアラームが表示されます。 このアラームは、ml.t3.medium インスタンスの SageMaker ノートブック インスタンスの使用状況を監視します。
リソースの使用率が 50% を超えると、アラームがトリガーされ、Lambda 関数が増加をリクエストします。
お持ちのアカウントが AWS Organization の一部であり、 クォータ リクエスト テンプレート 有効にすると、テンプレートに使用可能なスロットがある場合は、テンプレートにもこれらの増加が表示されます。 このようにして、その組織からの新しいアカウントにも、作成時に構成された増加があります。
CloudWatch コンソールを使用してデプロイする
CloudWatch コンソールを使用してアプリケーションをデプロイするには、次の手順を実行します。
- CloudWatch コンソールで、 すべてのアラーム ナビゲーションペインに表示されます。
- 選択する アラームを作成する.
- 選択する 指標を選択.
- 選択する 使用法.
- 監視するメトリックを選択します。
- アラームをトリガーする条件を選択します。
アラームを構成する際に可能なその他の構成については、次を参照してください。 静的しきい値に基づいて CloudWatch アラームを作成する.
- アラームについて通知されるように SNS トピックを構成します。
アラームがトリガーされたときに、Amazon SNS を使用して Lambda 関数をトリガーすることもできます。 見る Amazon SNS で AWS Lambda を使用する 。
- アラーム名、名前を入力します。
- 選択する Next.
- 選択する アラームを作成する.
クリーンアップ
この投稿の一部として作成されたリソースをクリーンアップするには、作成されたすべてのスタックを必ず削除してください。 これを行うには、次のコマンドを実行します。
まとめ
この投稿では、SageMaker と Service Quotas の新しい統合を使用して、SageMaker リソースのクォータ増加のリクエストを自動化する方法を示しました。 このようにして、データ サイエンス チームは効果的に並行して作業し、インスタンスが利用できないことに関連する問題を減らすことができます。
Amazon SageMaker クォータの詳細については、次の URL にアクセスしてください。 ドキュメント. サービス クォータの詳細もご覧いただけます。 こちら.
著者について
ブルーノクライン AWSProServeチームの機械学習エンジニアです。 彼は特に、自動化の作成と本番環境でのモデルのライフサイクルの改善を楽しんでいます。 余暇には、屋外やハイキングをするのが好きです。
パラス・メーラ AWS のシニア プロダクト マネージャーです。 彼は、Amazon SageMaker のトレーニングと処理の構築を支援することに専念しています。 余暇には、パラスは家族と過ごしたり、ベイエリアでロードバイクを楽しんだりしています。 あなたは彼を見つけることができます LinkedIn.
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- Platoblockchain。 Web3メタバースインテリジェンス。 知識の増幅。 こちらからアクセスしてください。
- 情報源: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/best-practices-for-viewing-and-querying-amazon-sagemaker-service-quota-usage/
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