Question

我正在尝试使用Sagemaker中的pytorch创建模型。我尝试使用sagemaker.pytorch中的-PyTorch模块进行部署（从sagemaker.pytorch导入PyTorch）。

但是，我想了解sagemaker.pytorch中的PyTorchModel [从sagemaker.pytorch导入PyTorchModel]。他们都有deploy()。然后，我跟随链接https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/using_pytorch.html创建和部署模型。我看不到在任何地方使用“ PyTorchModel”的地方。我想知道两者之间的区别以及何时使用。

到目前为止，我尝试了以下方法。

第1步：：我叫pytorch估计器

pytorch_model = PyTorch(entry_point='entry_v1.py',
                        train_instance_type='ml.m5.4xlarge',
                        role = role,
                        train_instance_count=1,
                        output_path = "s3://model-output-bucket/test",
                        framework_version='1.1',
                        hyperparameters = {'epochs': 10,'learning-rate': 0.01})

第2步：我调用了fit方法

pytorch_model.fit({'train': 's3://training-data/train_data.csv',
                  'test':'s3://testing-data/test_data.csv'})

步骤3：我调用了deploy方法。

predictor = pytorch_model.deploy(instance_type='ml.m4.xlarge', initial_instance_count=1)

我想知道何时在这里致电create_model()。

我对这里有一些了解。我们使用[from sagemaker.pytorch import PyTorch]进行端到端处理，在该过程中，我们使用.fit（）训练模型，然后可以使用.deploy（）

但是，通过[from sagemaker.pytorch import PyTorchModel]，我们可以使用已经训练的模型。

第1步：

pytorch_model = PyTorchModel(model_data='s3://model-output-bucket/sagemaker-pytorch-2019-08-20-16-54-32-500/output/model.tar.gz', role=role,entry_point=entry_v1.py,sagemaker_session=sagemaker_session)

第二步：

predictor = pytorch_model.deploy(instance_type='ml.c4.xlarge', initial_instance_count=1)

此外，PyTorch Estimator的.create_model（）将返回PyTorchModel的对象。

如果我在任何地方错了，请纠正我。

Answer 1

PyTorch类是从Framework类继承的，而PyTorchModel是从FrameworkModel类继承的。

两者之间的区别在于：框架用于执行模型的端到端培训和部署 FrameworkModel用于从预训练的模型创建一个Estimator，然后使用它通过deploy（）方法部署端点。这不涉及模型的训练。

在PyTorch类中，您不能直接调用部署模型。首先，您必须调用fit（）方法，然后再调用deploy（）方法。

您可以阅读以下博客，了解如何将自己的预训练模型带入Sagemaker https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/bring-your-own-pre-trained-mxnet-or-tensorflow-models-into-amazon-sagemaker/

关于create_model（）方法，如果您想在训练后直接部署端点，则无需在脚本中调用它。通常用于需要为多个模型创建推理管道的场景中

sagemaker.pytorch中的PyTorch，PyTorchModel之间的区别

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