使用可配置的入口点创建自定义AWS Sagemaker Estimator

Question

我正在AWS Sagemaker中编写自定义的Estimator，用于不支持现成的框架。我有自己的docker镜像进行培训，培训代码捆绑在镜像中，这迫使我每次代码更改时都重新构建镜像。

我想做的是创建一个使用此图像的Estimator，并像内置框架估算器那样（例如Tensorflow）接受文件作为入口点。

通过阅读Sagemaker python SDK的源代码，我发现了sagemaker.estimator.Framework类，该类接受entry_point参数，并且内置框架估计器从中继承。但是，文档并没有真正显示如何在我自己的代码中从该类继承。

是否可以编写一个自Framework继承的自定义Estimator类，还是有另一种方法来创建一个接收entry-point自变量的自定义估算器？

Answer 1

SageMaker Python SDK中现有的框架估算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绑定到了映像中，因此在运行训练代码的Dockerfile中设置一个入口点可能会更容易。有关Amazon SageMaker如何运行您的训练图像的更多信息，请参阅https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/your-algorithms-training-algo-dockerfile.html