Не могу заставить гиперпараметры передать в качестве аргументов для оценки SageMaker при использовании пользовательского ⇐ Python

[Anonymous]

Мне просто нужно перенести гиперпараметры на мою тренировочную задачу при использовании пользовательского изображения Docker < /p>
Когда я удаляю пользовательское изображение «Image_uri», я вижу, как передаются аргументы, но вещи не работают, так как мне нужно пользовательское изображение.Estimator(
image_uri=image_uri,
role=role,
instance_count=1,
instance_type="ml.m5.large",
hyperparameters=hyperparameters,
output_path=f"s3://{ML_S3_BUCKET}/models/{training_job_name}",
)
< /code>
также < /p>
Запуск учебного задания < /p>
hyperparameters={
"epochs": 3000,
"learning_rate": 0.0005,
"input_size": 57,
"hidden_size": 40,
"output_size": 1,
"patience": 1000,
"hidden_layer_count": 4,
"is_alpha": False,
}
estimator = PyTorch(
entry_point="train/train_illuvitar_neural_net.py",
image_uri=image_uri,
role=role,
py_version="py310",
framework_version="2.0",
instance_count=1,
instance_type="ml.m5.large",
hyperparameters=hyperparameters,
output_path=f"s3://{ML_S3_BUCKET}/models/{training_job_name}",
)
< /code>
dockerfile < /p>
# Start with an official PyTorch image as a base
FROM pytorch/pytorch:2.0.0-cuda11.7-cudnn8-runtime

# Install any additional libraries and tools needed
RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
libgomp1
RUN apt-get install -y libpq-dev gcc

# &&
# rm -rf /var/lib/apt/lists/*

# Install the necessary Python packages
COPY requirements_sm_training.txt /opt/ml/code/requirements.txt
RUN pip install --no-cache-dir -r /opt/ml/code/requirements.txt

# Probably don't need this
RUN pip3 install sagemaker-training

# Copy the training script
COPY train/train_illuvitar_neural_net.py /opt/ml/code/train
RUN chmod +x /opt/ml/code/train
COPY shared/ /opt/ml/code/shared/
COPY helper/ /opt/ml/code/helper/

# Set the working directory
WORKDIR /opt/ml/code
ENV PATH="/opt/ml/code:${PATH}"
< /code>
Скрипт обучения Arg parser < /p>
def get_args():
parser = argparse.ArgumentParser()

is_local = os.environ.get("ISLOCAL")
default_model_dir = (
"./local_model_storage" if is_local else "/opt/ml/model"
) # os.environ.get("SM_MODEL_DIR")

parser.add_argument("--epochs", type=int, default=500, help="Number of training epochs")
parser.add_argument("--learning_rate", type=float, help="Learning rate for the optimizer")
parser.add_argument("--batch_size", type=int, default=1024, help="Batch size for training")
parser.add_argument("--model_dir", type=str, default=default_model_dir)
parser.add_argument("--input_size", type=int, default=57, help="Input size for the model")
parser.add_argument(
"--hidden_size", type=int, default=40, help="Number of neurons in the hidden layer"
)
parser.add_argument("--output_size", type=int, default=1, help="Output size for the model")
parser.add_argument("--patience", type=int, default=200, help="Patience for early stopping")
parser.add_argument("--min_delta_for_early_stopping", type=float, default=0.03)
parser.add_argument("--hidden_layer_count", type=int, default=3, help="Number of hidden layers")
parser.add_argument(
"--is_alpha", type=bool, default=False, help="Is this an alpha model?"
) # sagemaker doesn't support actions lik "store_true"
parser.add_argument("--training_job_name", type=str, default="sagemaker-run-1684176842-32dd")
parser.add_argument("--experiment_name", type=str, default="firstexperiment")

parser.add_argument("--run_number", type=int, default=1)

args = parser.parse_args()

return args
< /code>
Что мне нужно, чтобы изменить это, чтобы это работало? Или я в корне неправильно понимаю что -то здесь?>

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/763 ... mator-when