Amazon SageMaker khách hàng có thể xem và quản lý giới hạn hạn ngạch của họ thông qua hạn ngạch dịch vụ. Ngoài ra, họ có thể xem các chỉ số sử dụng gần thời gian thực và tạo amazoncloudwatch số liệu để xem và truy vấn hạn ngạch SageMaker theo chương trình.
SageMaker giúp bạn xây dựng, đào tạo và triển khai các mô hình máy học (ML) một cách dễ dàng. Để tìm hiểu thêm, hãy tham khảo Bắt đầu với Amazon SageMaker. Hạn ngạch dịch vụ đơn giản hóa việc quản lý giới hạn bằng cách cho phép bạn xem và quản lý hạn ngạch của mình cho SageMaker từ một vị trí trung tâm.
Với Định mức dịch vụ, bạn có thể xem số lượng tài nguyên, hành động hoặc mục tối đa trong tài khoản AWS hoặc Khu vực AWS của mình. Bạn cũng có thể sử dụng Hạn ngạch dịch vụ để yêu cầu tăng hạn ngạch có thể điều chỉnh.
Với việc sử dụng ngày càng nhiều các phương pháp MLOps và do đó, nhu cầu về tài nguyên được chỉ định cho thử nghiệm và đào tạo lại mô hình ML, ngày càng có nhiều khách hàng cần chạy nhiều phiên bản, thường là cùng một loại phiên bản vào cùng một thời điểm.
Nhiều nhóm khoa học dữ liệu thường làm việc song song, sử dụng một số phiên bản để xử lý, đào tạo và điều chỉnh đồng thời. Trước đây, đôi khi người dùng sẽ đạt đến giới hạn tài khoản có thể điều chỉnh đối với một số loại phiên bản cụ thể và phải yêu cầu AWS tăng giới hạn theo cách thủ công.
Để yêu cầu tăng hạn ngạch theo cách thủ công từ Giao diện người dùng định mức dịch vụ, bạn có thể chọn hạn ngạch từ danh sách và chọn Yêu cầu tăng hạn ngạch. Để biết thêm thông tin, hãy tham khảo Yêu cầu tăng hạn ngạch.
Trong bài đăng này, chúng tôi trình bày cách bạn có thể sử dụng các tính năng mới để tự động yêu cầu tăng giới hạn khi đạt đến mức phiên bản cao.
Tổng quan về giải pháp
Sơ đồ sau minh họa kiến trúc giải pháp.
Kiến trúc này bao gồm quy trình công việc sau:
- Số liệu CloudWatch giám sát việc sử dụng tài nguyên. Cảnh báo CloudWatch sẽ kích hoạt khi mức sử dụng tài nguyên vượt quá ngưỡng được cấu hình sẵn nhất định.
- Một tin nhắn được gửi đến Dịch vụ thông báo đơn giản của Amazon (SNS của Amazon).
- Tin nhắn được nhận bởi một AWS Lambda chức năng.
- Hàm Lambda yêu cầu tăng hạn mức.
Ngoài việc yêu cầu tăng hạn ngạch cho tài khoản cụ thể, hàm Lambda cũng có thể thêm hạn ngạch tăng vào tài khoản mẫu tổ chức (tối đa 10 suất). Theo cách này, bất kỳ tài khoản mới nào được tạo trong một Tổ chức AWS cụ thể đều có yêu cầu hạn mức tăng theo mặc định.
Điều kiện tiên quyết
Hoàn thành các bước điều kiện tiên quyết sau:
- Thiết lập một Tài khoản AWS và tạo ra một Quản lý truy cập và nhận dạng AWS (IAM) người dùng. Để biết hướng dẫn, hãy tham khảo Bảo mật tài khoản AWS của bạn.
- cài đặt AWS SAM CLI.
Triển khai bằng AWS Serverless Application Model
Để triển khai ứng dụng bằng cách sử dụng Repo GitHub, chạy lệnh sau trong terminal:
Sau khi giải pháp được triển khai, bạn sẽ có một cảnh báo mới trên bảng điều khiển CloudWatch. Cảnh báo này giám sát việc sử dụng các phiên bản sổ ghi chép SageMaker cho phiên bản ml.t3.medium.
Nếu mức sử dụng tài nguyên của bạn đạt hơn 50%, cảnh báo sẽ kích hoạt và hàm Lambda sẽ yêu cầu mức tăng.
Nếu tài khoản bạn có là một phần của Tổ chức AWS và bạn có mẫu yêu cầu hạn ngạch được bật, bạn cũng sẽ thấy những mức tăng đó trên mẫu, nếu mẫu có sẵn các vị trí. Bằng cách này, các tài khoản mới từ tổ chức đó cũng có mức tăng được định cấu hình khi tạo.
Triển khai bằng bảng điều khiển CloudWatch
Để triển khai ứng dụng bằng bảng điều khiển CloudWatch, hãy hoàn thành các bước sau:
- Trên bảng điều khiển CloudWatch, chọn Tất cả báo thức trong khung điều hướng.
- Chọn Tạo báo thức.
- Chọn Chọn chỉ số.
- Chọn Sử dụng.
- Chọn số liệu bạn muốn theo dõi.
- Chọn điều kiện khi bạn muốn kích hoạt báo thức.
Để biết thêm các cấu hình khả thi khi định cấu hình báo thức, hãy xem Tạo báo thức CloudWatch dựa trên ngưỡng tĩnh.
- Định cấu hình chủ đề SNS để được thông báo về cảnh báo.
Bạn cũng có thể sử dụng Amazon SNS để kích hoạt chức năng Lambda khi cảnh báo được kích hoạt. Nhìn thấy Sử dụng AWS Lambda với Amazon SNS để biết thêm thông tin chi tiết.
- Trong Tên báo thức, nhập tên.
- Chọn Sau.
- Chọn Tạo báo thức.
Làm sạch
Để dọn sạch các tài nguyên được tạo như một phần của bài đăng này, hãy đảm bảo xóa tất cả các ngăn xếp đã tạo. Để làm điều đó, hãy chạy lệnh sau:
Kết luận
Trong bài đăng này, chúng tôi đã chỉ ra cách bạn có thể sử dụng tích hợp mới từ SageMaker với Hạn ngạch dịch vụ để tự động hóa các yêu cầu tăng hạn ngạch cho tài nguyên SageMaker. Bằng cách này, các nhóm khoa học dữ liệu có thể làm việc song song một cách hiệu quả và giảm các vấn đề liên quan đến việc không có phiên bản.
Bạn có thể tìm hiểu thêm về hạn ngạch của Amazon SageMaker bằng cách truy cập vào tài liệu hướng dẫn. Bạn cũng có thể tìm hiểu thêm về Định mức dịch vụ tại đây.
Giới thiệu về tác giả
Bruno Klein là Kỹ sư máy học trong nhóm AWS ProServe. Anh ấy đặc biệt thích tạo ra tự động hóa và cải thiện vòng đời của các mô hình trong sản xuất. Khi rảnh rỗi, anh ấy thích dành thời gian ở ngoài trời và đi bộ đường dài.
Paras Mehra là Giám đốc sản phẩm cấp cao tại AWS. Anh ấy tập trung vào việc giúp xây dựng quy trình Đào tạo và xử lý Amazon SageMaker. Khi rảnh rỗi, Paras thích dành thời gian cho gia đình và đạp xe quanh Vùng Vịnh. Bạn có thể tìm thấy anh ta trên LinkedIn.
- Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
- Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Khuếch đại kiến thức. Truy cập Tại đây.
- nguồn: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/best-practices-for-viewing-and-querying-amazon-sagemaker-service-quota-usage/
- :là
- $ LÊN
- 10
- 100
- 7
- 8
- a
- Giới thiệu
- truy cập
- truy cập
- Tài khoản
- Trợ Lý Giám Đốc
- hành động
- Ngoài ra
- điều chỉnh
- báo động
- Tất cả
- Cho phép
- đàn bà gan dạ
- Amazon SageMaker
- và
- Các Ứng Dụng
- kiến trúc
- KHU VỰC
- xung quanh
- AS
- At
- tự động hóa
- tự động
- có sẵn
- AWS
- AWS Lambda
- dựa
- vịnh
- BE
- BEST
- thực hành tốt nhất
- Ngoài
- xây dựng
- by
- CAN
- CD
- trung tâm
- nhất định
- Chọn
- hoàn thành
- điều kiện
- cấu hình
- An ủi
- tạo
- tạo ra
- Tạo
- tạo
- khách hàng
- dữ liệu
- khoa học dữ liệu
- Mặc định
- Nhu cầu
- triển khai
- triển khai
- được chỉ định
- hiệu quả
- kích hoạt
- ky sư
- đăng ký hạng mục thi
- Ether (ETH)
- gia đình
- Tính năng
- Tìm kiếm
- tập trung
- tiếp theo
- Trong
- Miễn phí
- từ
- chức năng
- đi
- được
- Đi
- Có
- giúp đỡ
- giúp
- Cao
- đi bộ đường dài
- Độ đáng tin của
- HTML
- http
- HTTPS
- IAM
- Bản sắc
- cải thiện
- in
- bao gồm
- Tăng lên
- tăng
- Tăng
- tăng
- thông tin
- ví dụ
- hướng dẫn
- hội nhập
- các vấn đề
- mặt hàng
- jpg
- LEARN
- học tập
- Cấp
- vòng đời
- Lượt thích
- LIMIT
- giới hạn
- Danh sách
- địa điểm thư viện nào
- máy
- học máy
- làm cho
- quản lý
- quản lý
- giám đốc
- thủ công
- tối đa
- trung bình
- tin nhắn
- số liệu
- Metrics
- ML
- MLOps
- kiểu mẫu
- mô hình
- Màn Hình
- màn hình
- chi tiết
- nhiều
- tên
- THÔNG TIN
- Gần
- Cần
- Mới
- Các tính năng mới
- tiếp theo
- máy tính xách tay
- thông báo
- con số
- of
- on
- cơ quan
- ngoài trời
- cửa sổ
- Song song
- một phần
- riêng
- đặc biệt
- plato
- Thông tin dữ liệu Plato
- PlatoDữ liệu
- có thể
- Bài đăng
- thực hành
- trước đây
- xử lý
- Sản phẩm
- giám đốc sản xuất
- Sản lượng
- đạt
- đạt
- Đạt
- thời gian thực
- nhận
- giảm
- khu
- liên quan
- yêu cầu
- yêu cầu
- tài nguyên
- Thông tin
- đào tạo lại
- đường
- chạy
- nhà làm hiền triết
- Sam
- tương tự
- Khoa học
- cao cấp
- Không có máy chủ
- dịch vụ
- một số
- nên
- hiển thị
- Đơn giản
- Nổ hũ
- giải pháp
- một số
- riêng
- tiêu
- Chi
- Stacks
- bắt đầu
- Các bước
- nhóm
- đội
- mẫu
- Thiết bị đầu cuối
- việc này
- Sản phẩm
- cung cấp their dịch
- vì thế
- ngưỡng
- Thông qua
- thời gian
- đến
- chủ đề
- Train
- Hội thảo
- kích hoạt
- được kích hoạt
- đúng
- Dưới
- Sử dụng
- sử dụng
- người sử dang
- Người sử dụng
- Xem
- Đường..
- với
- Công việc
- quy trình làm việc
- sẽ
- trên màn hình
- zephyrnet