मशीन लर्निंग (एमएल) मॉडल अलगाव में काम नहीं करते हैं। मूल्य प्रदान करने के लिए, उन्हें मौजूदा उत्पादन प्रणालियों और बुनियादी ढांचे में एकीकृत होना चाहिए, जिसके लिए डिजाइन और विकास के दौरान संपूर्ण एमएल जीवनचक्र पर विचार करना आवश्यक है। एमएल ऑपरेशंस, जिन्हें एमएलओपीएस के रूप में जाना जाता है, उनके पूरे जीवनचक्र में एमएल मॉडल को सुव्यवस्थित करने, स्वचालित करने और निगरानी करने पर ध्यान केंद्रित करते हैं। एक मजबूत एमएलओपीएस पाइपलाइन का निर्माण क्रॉस-फंक्शनल सहयोग की मांग करता है। डेटा वैज्ञानिकों, एमएल इंजीनियरों, आईटी स्टाफ और डेवऑप्स टीमों को अनुसंधान से लेकर तैनाती और रखरखाव तक मॉडल को संचालित करने के लिए मिलकर काम करना चाहिए। सही प्रक्रियाओं और उपकरणों के साथ, एमएलओपीएस संगठनों को अपनी टीमों में एमएल को विश्वसनीय और कुशलतापूर्वक अपनाने में सक्षम बनाता है।
यद्यपि निरंतर एकीकरण और निरंतर वितरण (सीआई/सीडी) पाइपलाइनों की आवश्यकताएं अद्वितीय हो सकती हैं और प्रत्येक संगठन की जरूरतों को प्रतिबिंबित कर सकती हैं, प्रबंधित ऑर्केस्ट्रेशन और टूल का उपयोग करके टीमों में एमएलओपीएस प्रथाओं को स्केल करना सरल बनाया जा सकता है जो विकास प्रक्रिया को तेज कर सकते हैं और अपरिभाषित भारी भारोत्तोलन को हटा सकते हैं .
अमेज़ॅन सेजमेकर एमएलओपीएस सुविधाओं का एक सूट है जिसमें शामिल है अमेज़ॅन सेजमेकर प्रोजेक्ट्स (सीआई/सीडी), अमेज़न SageMaker पाइपलाइन और अमेज़न सैजमेकर मॉडल रजिस्ट्री.
SageMaker पाइपलाइन एमएल वर्कफ़्लोज़ के सीधे निर्माण और प्रबंधन की अनुमति देता है, जबकि वर्कफ़्लो चरणों के लिए भंडारण और पुन: उपयोग क्षमताओं की भी पेशकश करता है। SageMaker मॉडल रजिस्ट्री मॉडल ट्रैकिंग को केंद्रीकृत करता है, मॉडल परिनियोजन को सरल बनाता है। सेजमेकर प्रोजेक्ट्स पर्यावरण समता, संस्करण नियंत्रण, परीक्षण और स्वचालन सहित एमएल में सीआई/सीडी प्रथाओं का परिचय देता है। यह आपके एमएल वातावरण में सीआई/सीडी की त्वरित स्थापना की अनुमति देता है, जिससे आपके पूरे उद्यम में प्रभावी स्केलेबिलिटी की सुविधा मिलती है।
अंतर्निहित प्रोजेक्ट टेम्प्लेट द्वारा प्रदान की अमेज़न SageMaker कुछ तृतीय-पक्ष टूल के साथ एकीकरण शामिल करें, जैसे ऑर्केस्ट्रेशन के लिए जेनकींस और स्रोत नियंत्रण के लिए GitHub, और कई AWS देशी CI/CD टूल का उपयोग करते हैं जैसे AWS कोडकॉमिट, AWS कोडपिपलीन, तथा एडब्ल्यूएस कोडबिल्ड. हालाँकि, कई परिदृश्यों में, ग्राहक सेजमेकर पाइपलाइन को अन्य मौजूदा सीआई/सीडी टूल के साथ एकीकृत करना चाहेंगे और इसलिए, अपने कस्टम प्रोजेक्ट टेम्पलेट बनाएंगे।
इस पोस्ट में, हम आपको निम्नलिखित हासिल करने के लिए चरण-दर-चरण कार्यान्वयन दिखाते हैं:
- एक कस्टम SageMaker MLOps प्रोजेक्ट टेम्पलेट बनाएं जो GitHub और GitHub क्रियाओं के साथ एकीकृत हो
- अपने कस्टम प्रोजेक्ट टेम्पलेट्स को इसमें उपलब्ध कराएं अमेज़ॅन सैजमेकर स्टूडियो एक-क्लिक प्रावधान के साथ आपकी डेटा विज्ञान टीम के लिए
समाधान अवलोकन
इस पोस्ट में, हम निम्नलिखित आर्किटेक्चर का निर्माण करते हैं। हम एक स्वचालित मॉडल बिल्ड पाइपलाइन बनाते हैं जिसमें डेटा तैयारी, मॉडल प्रशिक्षण, मॉडल मूल्यांकन और सेजमेकर मॉडल रजिस्ट्री में प्रशिक्षित मॉडल के पंजीकरण के चरण शामिल हैं। परिणामी प्रशिक्षित एमएल मॉडल को मैन्युअल अनुमोदन पर सेजमेकर मॉडल रजिस्ट्री से स्टेजिंग और उत्पादन वातावरण में तैनात किया जाता है।
आइए संपूर्ण कॉन्फ़िगरेशन को समझने के लिए इस वास्तुकला के तत्वों पर गौर करें।
GitHub और GitHub क्रियाएँ
GitHub एक वेब-आधारित प्लेटफ़ॉर्म है जो Git का उपयोग करके संस्करण नियंत्रण और स्रोत कोड प्रबंधन प्रदान करता है। यह टीमों को सॉफ़्टवेयर विकास परियोजनाओं पर सहयोग करने, परिवर्तनों को ट्रैक करने और कोड रिपॉजिटरी प्रबंधित करने में सक्षम बनाता है। GitHub आपके ML कोड आधार को संग्रहीत करने, संस्करण बनाने और प्रबंधित करने के लिए एक केंद्रीकृत स्थान के रूप में कार्य करता है। यह सुनिश्चित करता है कि आपका एमएल कोड आधार और पाइपलाइन टीम के सदस्यों द्वारा संस्करणित, प्रलेखित और पहुंच योग्य हैं।
गिटहब क्रिया GitHub पारिस्थितिकी तंत्र के भीतर एक शक्तिशाली स्वचालन उपकरण है। यह आपको कस्टम वर्कफ़्लो बनाने की अनुमति देता है जो आपके सॉफ़्टवेयर विकास जीवनचक्र प्रक्रियाओं, जैसे निर्माण, परीक्षण और कोड को तैनात करने को स्वचालित करता है। आप विशिष्ट घटनाओं द्वारा ट्रिगर किए गए इवेंट-संचालित वर्कफ़्लो बना सकते हैं, जैसे जब कोड को रिपॉजिटरी में धकेल दिया जाता है या पुल अनुरोध बनाया जाता है। एमएलओपीएस लागू करते समय, आप एमएल पाइपलाइन के विभिन्न चरणों को स्वचालित करने के लिए गिटहब क्रियाओं का उपयोग कर सकते हैं, जैसे:
- डेटा सत्यापन और प्रीप्रोसेसिंग
- मॉडल प्रशिक्षण और मूल्यांकन
- मॉडल परिनियोजन और निगरानी
- एमएल मॉडल के लिए सीआई/सीडी
GitHub क्रियाओं के साथ, आप अपने ML वर्कफ़्लो को सुव्यवस्थित कर सकते हैं और सुनिश्चित कर सकते हैं कि आपके मॉडल लगातार निर्मित, परीक्षण और तैनात किए गए हैं, जिससे अधिक कुशल और विश्वसनीय ML परिनियोजन हो सके।
निम्नलिखित अनुभागों में, हम इस वास्तुकला के हिस्से के रूप में उपयोग किए जाने वाले कुछ घटकों से संबंधित पूर्वापेक्षाएँ स्थापित करके शुरू करते हैं:
- एडब्ल्यूएस CloudFormation - एडब्ल्यूएस CloudFormation मॉडल परिनियोजन शुरू करता है और प्रशिक्षित मॉडल के अनुमोदन से मॉडल परिनियोजन पाइपलाइन सक्रिय होने के बाद सेजमेकर एंडपॉइंट स्थापित करता है।
- एडब्ल्यूएस कोडस्टार कनेक्शन - हम प्रयोग करते हैं AWS कोडस्टार GitHub रिपॉजिटरी के साथ एक लिंक स्थापित करने और इसे SageMaker स्टूडियो जैसे AWS संसाधनों के साथ कोड रेपो एकीकरण के रूप में उपयोग करने के लिए।
- अमेज़न EventBridge - अमेज़न EventBridge मॉडल रजिस्ट्री में सभी संशोधनों का ट्रैक रखता है। यह एक नियम भी बनाए रखता है जो मॉडल पैकेज संस्करण की स्थिति बदलने पर लैम्ब्डा फ़ंक्शन को मॉडल पाइपलाइन को तैनात करने के लिए प्रेरित करता है
PendingManualApproval
सेवा मेरेApproved
मॉडल रजिस्ट्री के अंतर्गत. - AWS लाम्बा - हम एक का उपयोग करते हैं AWS लाम्बा मॉडल रजिस्ट्री में एक नया मॉडल पंजीकृत होने के बाद GitHub क्रियाओं में मॉडल परिनियोजन वर्कफ़्लो आरंभ करने के लिए फ़ंक्शन।
- अमेज़न SageMaker - हम निम्नलिखित सेजमेकर घटकों को कॉन्फ़िगर करते हैं:
- पाइपलाइन - इस घटक में एक निर्देशित एसाइक्लिक ग्राफ (डीएजी) शामिल है जो हमें डेटा तैयारी, मॉडल प्रशिक्षण और मॉडल मूल्यांकन के चरणों के लिए स्वचालित एमएल वर्कफ़्लो बनाने में मदद करता है। मॉडल रजिस्ट्री मॉडल संस्करणों, उनसे संबंधित कलाकृतियों, वंशावली और मेटाडेटा का रिकॉर्ड रखती है। एक मॉडल पैकेज समूह स्थापित किया गया है जिसमें सभी संबंधित मॉडल संस्करण शामिल हैं। मॉडल रजिस्ट्री बाद की तैनाती के लिए मॉडल संस्करण की अनुमोदन स्थिति के प्रबंधन के लिए भी जिम्मेदार है।
- endpoint - यह घटक अनुमान के लिए दो HTTPS वास्तविक समय समापन बिंदु सेट करता है। उदाहरण के लिए, बैच ट्रांसफ़ॉर्म या एसिंक्रोनस अनुमान के लिए होस्टिंग कॉन्फ़िगरेशन को समायोजित किया जा सकता है। स्टेजिंग एंडपॉइंट तब उत्पन्न होता है जब सेजमेकर मॉडल रजिस्ट्री से प्रशिक्षित मॉडल के अनुमोदन से मॉडल परिनियोजन पाइपलाइन सक्रिय होती है। इस समापन बिंदु का उपयोग तैनात मॉडल को मान्य करने के लिए किया जाता है ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि यह हमारे सटीकता मानकों को पूरा करने वाली भविष्यवाणियां प्रदान करता है। जब मॉडल उत्पादन परिनियोजन के लिए तैयार किया जाता है, तो GitHub Actions वर्कफ़्लो में मैन्युअल अनुमोदन चरण द्वारा एक उत्पादन समापन बिंदु तैनात किया जाता है।
- कोड भंडार - यह आपके सेजमेकर खाते में एक संसाधन के रूप में एक Git रिपॉजिटरी बनाता है। GitHub कोड रिपॉजिटरी से मौजूदा डेटा का उपयोग करके जिसे आप अपने सेजमेकर प्रोजेक्ट के निर्माण के दौरान इनपुट करते हैं, जब आप प्रोजेक्ट शुरू करते हैं तो सेजमेकर में उसी रिपॉजिटरी के साथ एक एसोसिएशन स्थापित किया जाता है। यह अनिवार्य रूप से सेजमेकर में GitHub रिपॉजिटरी के साथ एक लिंक बनाता है, जो आपके रिपॉजिटरी के साथ इंटरैक्टिव क्रियाओं (पुल/पुश) को सक्षम करता है।
- मॉडल रजिस्ट्री - यह मॉडल के विभिन्न संस्करणों और संबंधित कलाकृतियों की निगरानी करता है, जिसमें वंश और मेटाडेटा शामिल हैं। एक संग्रह जिसे ए के नाम से जाना जाता है मॉडल पैकेज समूह मॉडल के आवास संबंधी संस्करण बनाए गए हैं। इसके अलावा, मॉडल रजिस्ट्री मॉडल संस्करण की अनुमोदन स्थिति की देखरेख करती है, जिससे बाद की तैनाती के लिए इसकी तैयारी सुनिश्चित होती है।
- AWS राज प्रबंधक - अपने GitHub व्यक्तिगत एक्सेस टोकन को सुरक्षित रूप से संरक्षित करने के लिए, इसमें एक रहस्य स्थापित करना आवश्यक है AWS राज प्रबंधक और इसके भीतर अपना एक्सेस टोकन रखें।
- AWS सेवा सूची - हम उपयोग करते हैं AWS सेवा सूची सेजमेकर परियोजनाओं के कार्यान्वयन के लिए, जिसमें सेजमेकर कोड रिपॉजिटरी, लैम्ब्डा फ़ंक्शन, इवेंटब्रिज नियम, आर्टिफैक्ट एस3 बकेट आदि जैसे घटक शामिल हैं, सभी को क्लाउडफॉर्मेशन के माध्यम से कार्यान्वित किया गया है। यह आपके संगठन को प्रोजेक्ट टेम्प्लेट का बार-बार उपयोग करने, प्रत्येक उपयोगकर्ता को प्रोजेक्ट आवंटित करने और संचालन को सुव्यवस्थित करने की अनुमति देता है।
- अमेज़न S3 - हम एक का उपयोग करते हैं अमेज़न सरल भंडारण सेवा (अमेज़ॅन S3) पाइपलाइन द्वारा उत्पादित मॉडल कलाकृतियों को रखने के लिए बाल्टी।
.. पूर्वापेक्षाएँ
आपके पास निम्नलिखित पूर्वापेक्षाएँ होनी चाहिए:
समाधान लागू करने से पहले आपको अतिरिक्त सेटअप चरण भी पूरे करने होंगे.
AWS CodeStar कनेक्शन सेट करें
यदि आपके पास पहले से ही आपके GitHub खाते से AWS CodeStar कनेक्शन नहीं है, तो देखें GitHub से कनेक्शन बनाएं एक बनाने के निर्देश के लिए। आपका AWS CodeStar कनेक्शन ARN इस तरह दिखेगा:
इस उदाहरण में, aEXAMPLE-8aad-4d5d-8878-dfcab0bc441f
इस कनेक्शन के लिए अद्वितीय आईडी है. जब हम इस उदाहरण में बाद में अपना सेजमेकर प्रोजेक्ट बनाते हैं तो हम इस आईडी का उपयोग करते हैं।
अपने GitHub टोकन के लिए गुप्त एक्सेस कुंजियाँ सेट करें
अपने GitHub व्यक्तिगत एक्सेस टोकन को सुरक्षित रूप से संग्रहीत करने के लिए, आपको सीक्रेट मैनेजर में एक रहस्य बनाना होगा। यदि आपके पास GitHub के लिए व्यक्तिगत एक्सेस टोकन नहीं है, तो देखें अपने व्यक्तिगत पहुंच टोकन का प्रबंधन करना एक बनाने के निर्देश के लिए।
आप क्लासिक या फ़ाइन-ग्रेन्ड एक्सेस टोकन बना सकते हैं। हालाँकि, सुनिश्चित करें कि टोकन के पास रिपॉजिटरी की सामग्री और क्रियाओं (वर्कफ़्लो, रन और कलाकृतियों) तक पहुंच है।
सीक्रेट मैनेजर में अपना टोकन संग्रहीत करने के लिए निम्नलिखित चरणों को पूरा करें:
- गोपनीयता प्रबंधक कंसोल पर, चुनें एक नया रहस्य संग्रहित करें.
- चुनते हैं अन्य प्रकार का रहस्य एसटी गुप्त प्रकार चुनें.
- में अपने रहस्य के लिए एक नाम प्रदान करें कुंजी फ़ील्ड और संबंधित में अपना व्यक्तिगत एक्सेस टोकन जोड़ें वैल्यू खेत।
- चुनें अगला, अपने रहस्य के लिए एक नाम दर्ज करें, और चुनें अगला फिर से।
- चुनें दुकान अपने रहस्य को बचाने के लिए.
अपने GitHub व्यक्तिगत एक्सेस टोकन को सीक्रेट मैनेजर में संग्रहीत करके, आप इसकी गोपनीयता सुनिश्चित करते हुए इसे अपने MLOps पाइपलाइन के भीतर सुरक्षित रूप से एक्सेस कर सकते हैं।
GitHub क्रियाओं के लिए एक IAM उपयोगकर्ता बनाएँ
GitHub क्रियाओं को आपके AWS परिवेश में SageMaker एंडपॉइंट्स को तैनात करने की अनुमति देने के लिए, आपको एक बनाने की आवश्यकता है AWS पहचान और अभिगम प्रबंधन (IAM) उपयोगकर्ता और उसे आवश्यक अनुमतियाँ प्रदान करें। निर्देशों के लिए, देखें अपने AWS खाते में एक IAM उपयोगकर्ता बनाना। उपयोग iam/GithubActionsMLOpsExecutionPolicy.json
फ़ाइल (में प्रदान की गई कोड नमूना) इस उपयोगकर्ता को आपके एंडपॉइंट्स को तैनात करने के लिए पर्याप्त अनुमतियाँ प्रदान करने के लिए।
IAM उपयोगकर्ता बनाने के बाद, एक एक्सेस कुंजी उत्पन्न करें. आप इस कुंजी का उपयोग करेंगे, जिसमें एक एक्सेस कुंजी आईडी और एक गुप्त एक्सेस कुंजी दोनों शामिल हैं, अपने GitHub रहस्यों को कॉन्फ़िगर करते समय अगले चरण में।
अपना GitHub खाता सेट करें
इस उदाहरण को चलाने के लिए अपना GitHub खाता तैयार करने के चरण निम्नलिखित हैं।
GitHub रिपॉजिटरी को क्लोन करें
आप इस उदाहरण के लिए मौजूदा GitHub रेपो का पुन: उपयोग कर सकते हैं। हालाँकि, यदि आप एक नया भंडार बनाते हैं तो यह आसान है। इस रिपॉजिटरी में सेजमेकर पाइपलाइन निर्माण और तैनाती दोनों के लिए सभी स्रोत कोड शामिल होंगे।
बीज कोड निर्देशिका की सामग्री को अपने GitHub रिपॉजिटरी के रूट में कॉपी करें। उदाहरण के लिए, .github
निर्देशिका आपके GitHub रिपॉजिटरी के मूल में होनी चाहिए।
अपनी IAM उपयोगकर्ता पहुंच कुंजी वाला GitHub रहस्य बनाएं
इस चरण में, हम अपने में नव निर्मित उपयोगकर्ता की एक्सेस कुंजी विवरण संग्रहीत करते हैं गिटहब रहस्य.
- GitHub वेबसाइट पर, अपनी रिपॉजिटरी पर जाएँ और चुनें सेटिंग.
- सुरक्षा अनुभाग में, चुनें रहस्य और चर और चुनें क्रियाएँ.
- चुनें नया भंडार रहस्य.
- के लिए नाम, दर्ज
AWS_ACCESS_KEY_ID
- के लिए गुप्त, आपके द्वारा पहले बनाए गए IAM उपयोगकर्ता से संबद्ध एक्सेस कुंजी आईडी दर्ज करें।
- चुनें गुप्त जोड़ें.
- के लिए भी यही प्रक्रिया दोहराएँ
AWS_SECRET_ACCESS_KEY
अपने GitHub परिवेश को कॉन्फ़िगर करें
हमारी परिनियोजन पाइपलाइनों में मैन्युअल अनुमोदन चरण बनाने के लिए, हम इसका उपयोग करते हैं गिटहब वातावरण. निम्नलिखित चरणों को पूरा करें:
- पर नेविगेट करें सेटिंग, वातावरण अपने GitHub रिपॉजिटरी का मेनू बनाएं और प्रोडक्शन नामक एक नया वातावरण बनाएं।
- के लिए पर्यावरण संरक्षण नियम, चुनते हैं समीक्षकों की आवश्यकता है.
- समीक्षकों के रूप में वांछित GitHub उपयोगकर्ता नाम जोड़ें। इस उदाहरण के लिए, आप अपना स्वयं का उपयोगकर्ता नाम चुन सकते हैं.
ध्यान दें कि कुछ प्रकार की GitHub योजनाओं में पर्यावरण सुविधा उपलब्ध नहीं है। अधिक जानकारी के लिए देखें परिनियोजन के लिए परिवेश का उपयोग करना.
लैम्ब्डा फ़ंक्शन तैनात करें
निम्नलिखित चरणों में, हम संपीड़ित करते हैं lambda_function.py
एक .zip फ़ाइल में, जिसे बाद में S3 बकेट में अपलोड किया जाता है।
इसके लिए प्रासंगिक कोड नमूना निम्नलिखित में पाया जा सकता है गीथहब रेपो। विशेष रूप से, lambda_function.py
में स्थित है लैम्ब्डा_फ़ंक्शंस/लैम्ब्डा_जीथब_वर्कफ़्लो_ट्रिगर निर्देशिका.
कोड नमूने का एक कांटा बनाने और उसके बजाय उसे क्लोन करने की अनुशंसा की जाती है। इससे आपको कोड को संशोधित करने और नमूने के विभिन्न पहलुओं के साथ प्रयोग करने की स्वतंत्रता मिलेगी।
- कोड की एक प्रति प्राप्त करने के बाद, उपयुक्त निर्देशिका पर जाएँ और इसका उपयोग करें
zip
संपीड़ित करने का आदेशlambda_function.py
. विंडोज़ और मैकओएस दोनों उपयोगकर्ता .zip फ़ाइल बनाने के लिए क्रमशः अपने मूल फ़ाइल प्रबंधन सिस्टम, फ़ाइल एक्सप्लोरर या फ़ाइंडर का उपयोग कर सकते हैं।
- अपलोड करें
lambda-github-workflow-trigger.zip
एक S3 बाल्टी के लिए।
इस बकेट को बाद में सर्विस कैटलॉग द्वारा एक्सेस किया जाएगा। आप कोई भी बकेट चुन सकते हैं जिस तक आपकी पहुंच हो, जब तक कि सर्विस कैटलॉग अगले चरणों में उससे डेटा पुनर्प्राप्त करने में सक्षम हो।
इस चरण से आगे, हमें AWS CLI v2 को स्थापित और कॉन्फ़िगर करने की आवश्यकता है। एक विकल्प AWS क्लाउडशेल का उपयोग करना होगा, जो पहले से इंस्टॉल किए गए सभी आवश्यक टूल के साथ आता है, जिससे किसी भी अतिरिक्त कॉन्फ़िगरेशन की आवश्यकता समाप्त हो जाती है।
- फ़ाइल को S3 बकेट में अपलोड करने के लिए, निम्न कमांड का उपयोग करें:
अब हम संबंधित निर्भरताओं के लिए एक लैम्ब्डा परत का निर्माण करते हैं lambda_function
हमने अभी अपलोड किया है.
- एक पायथन आभासी वातावरण स्थापित करें और निर्भरताएँ स्थापित करें:
- निम्नलिखित कमांड के साथ .zip फ़ाइल जेनरेट करें:
- परत को AWS पर प्रकाशित करें:
इस परत के प्रकाशित होने से, आपके सभी लैम्ब्डा फ़ंक्शन अब अपनी निर्भरता को पूरा करने के लिए इसे संदर्भित कर सकते हैं। लैम्ब्डा परतों की अधिक विस्तृत समझ के लिए, देखें लैम्ब्डा परतों के साथ कार्य करना.
सेजमेकर में एक कस्टम प्रोजेक्ट टेम्पलेट बनाएं
उपरोक्त सभी चरणों के पूरा होने के बाद, हमारे पास सभी सीआई/सीडी पाइपलाइन संसाधन और घटक हैं। आगे हम प्रदर्शित करते हैं कि कैसे हम इन संसाधनों को सेजमेकर स्टूडियो के भीतर एक कस्टम प्रोजेक्ट के रूप में एक क्लिक परिनियोजन के माध्यम से सुलभ बना सकते हैं।
जैसा कि पहले चर्चा की गई है, जब सेजमेकर द्वारा प्रदत्त टेम्प्लेट आपकी आवश्यकताओं को पूरा नहीं करते हैं (उदाहरण के लिए, आप कई चरणों, कस्टम अनुमोदन चरणों के साथ कोडपाइपलाइन में अधिक जटिल ऑर्केस्ट्रेशन चाहते हैं या GitHub और GitHub क्रियाओं जैसे तीसरे पक्ष के टूल के साथ एकीकृत करना चाहते हैं) इस पोस्ट में दिखाया गया है), आप अपने स्वयं के टेम्पलेट बना सकते हैं। हम अनुशंसा करते हैं कि आप अपने कोड और संसाधनों को व्यवस्थित करने और उसके ऊपर निर्माण करने के तरीके को समझने के लिए सेजमेकर द्वारा प्रदान किए गए टेम्प्लेट से शुरुआत करें। अधिक जानकारी के लिए देखें कस्टम प्रोजेक्ट टेम्पलेट बनाएं.
ध्यान दें कि आप इस चरण को स्वचालित भी कर सकते हैं और इसके बजाय कोड के माध्यम से सेवा कैटलॉग पोर्टफोलियो और उत्पाद को तैनात करने के लिए क्लाउडफॉर्मेशन का उपयोग कर सकते हैं। हालाँकि, इस पोस्ट में, बेहतर सीखने के अनुभव के लिए, हम आपको कंसोल परिनियोजन दिखाते हैं।
इस स्तर पर, हम सर्विस कैटलॉग पोर्टफोलियो बनाने के लिए दिए गए क्लाउडफॉर्मेशन टेम्पलेट का उपयोग करते हैं जो हमें सेजमेकर में कस्टम प्रोजेक्ट बनाने में मदद करता है।
आप एक नया डोमेन बना सकते हैं या निम्नलिखित चरणों के लिए अपने सेजमेकर डोमेन का पुन: उपयोग कर सकते हैं। यदि आपके पास कोई डोमेन नहीं है, तो देखें त्वरित सेटअप का उपयोग करके Amazon SageMaker डोमेन पर ऑनबोर्ड करें सेटअप निर्देशों के लिए।
सेजमेकर टेम्प्लेट तक व्यवस्थापक पहुंच सक्षम करने के बाद, निम्नलिखित चरणों को पूरा करें:
- सर्विस कैटलॉग कंसोल पर, के अंतर्गत प्रशासन नेविगेशन फलक में, चुनें पोर्टफोलियो.
- चुनें एक नया पोर्टफोलियो बनाएं.
- पोर्टफोलियो का नाम "सेजमेकर ऑर्गेनाइजेशन टेम्प्लेट्स" रखें।
- डाउनलोड टेम्पलेट.yml आपके कंप्यूटर पर फ़ाइल।
यह क्लाउड फॉर्मेशन टेम्प्लेट उन सभी सीआई/सीडी संसाधनों का प्रावधान करता है जिनकी हमें कोड के रूप में कॉन्फ़िगरेशन और बुनियादी ढांचे के रूप में आवश्यकता होती है। आप यह देखने के लिए टेम्पलेट का अधिक विस्तार से अध्ययन कर सकते हैं कि इसके हिस्से के रूप में कौन से संसाधन तैनात किए गए हैं। इस टेम्पलेट को GitHub और GitHub क्रियाओं के साथ एकीकृत करने के लिए अनुकूलित किया गया है।
- में
template.yml
फ़ाइल, बदलेंS3Bucket
आपके बकेट का मूल्य जहां आपने लैम्ब्डा .zip फ़ाइल अपलोड की है:
- नया पोर्टफोलियो चुनें।
- चुनें एक नया उत्पाद अपलोड करें.
- के लिए उत्पाद का नाम¸ अपने टेम्पलेट के लिए एक नाम दर्ज करें. हम नाम का उपयोग करते हैं
build-deploy-github
. - के लिए Description, एक विवरण दर्ज करें।
- के लिए मालिक, अपना नाम दर्ज करें।
- के अंतर्गत संस्करण विवरणके लिए, विधि, चुनें टेम्पलेट फ़ाइल का उपयोग करें.
- चुनें एक टेम्प्लेट अपलोड करें.
- आपके द्वारा डाउनलोड किए गए टेम्पलेट को अपलोड करें।
- के लिए संस्करण शीर्षक, चुनें 1.0.
- चुनें समीक्षा.
- अपनी सेटिंग्स की समीक्षा करें और चुनें उत्पाद बनाएँ.
- चुनें ताज़ा करना नए उत्पाद को सूचीबद्ध करने के लिए।
- आपके द्वारा बनाया गया उत्पाद चुनें।
- पर टैग टैब, उत्पाद में निम्नलिखित टैग जोड़ें:
- कुंजी =
sagemaker:studio-visibility
- वैल्यू =
true
- कुंजी =
पोर्टफ़ोलियो विवरण में, आपको निम्नलिखित स्क्रीनशॉट (अलग-अलग आईडी के साथ) जैसा कुछ देखना चाहिए।
- पर की कमी टैब चुनें अड़चन पैदा करो.
- के लिए एस्ट्रो मॉल, चुनें
build-deploy-github
(आपके द्वारा अभी बनाया गया उत्पाद)। - के लिए बाधा टाइप करें, चुनें लांच.
- के अंतर्गत लॉन्च बाधाके लिए, विधि, चुनें IAM भूमिका का चयन करें.
- चुनें
AmazonSageMakerServiceCatalogProductsLaunchRole
. - चुनें बनाएं.
- पर समूह, भूमिकाएँ, और उपयोगकर्ता टैब चुनें उपयोगकर्ता, समूह, भूमिकाएँ जोड़ें.
- पर भूमिकाओं टैब पर, वह भूमिका चुनें जिसका उपयोग आपने अपने सेजमेकर स्टूडियो डोमेन को कॉन्फ़िगर करते समय किया था। यहीं पर सेजमेकर डोमेन भूमिका पाई जा सकती है।
- चुनें पहुँच जोड़ें.
सेजमेकर स्टूडियो से प्रोजेक्ट परिनियोजित करें
पिछले अनुभागों में, आपने कस्टम MLOps प्रोजेक्ट वातावरण तैयार किया था। अब, आइए इस टेम्पलेट का उपयोग करके एक प्रोजेक्ट बनाएं:
- सेजमेकर कंसोल पर, उस डोमेन पर नेविगेट करें जिसे आप यह प्रोजेक्ट बनाना चाहते हैं।
- पर लांच मेनू, चुनें स्टूडियो.
आपको सेजमेकर स्टूडियो परिवेश पर पुनः निर्देशित किया जाएगा।
- सेजमेकर स्टूडियो में, नीचे नेविगेशन फलक में तैनाती, चुनें परियोजनाओं.
- चुनें प्रोजेक्ट बनाएं.
- टेम्प्लेट की सूची के शीर्ष पर, चुनें संगठन के खाके.
यदि आप पिछले सभी चरणों को सफलतापूर्वक पूरा कर चुके हैं, तो आपको नाम का एक नया कस्टम प्रोजेक्ट टेम्पलेट देखने में सक्षम होना चाहिए Build-Deploy-GitHub
.
- उस टेम्पलेट को चुनें और चुनें प्रोजेक्ट टेम्पलेट चुनें.
- एक वैकल्पिक विवरण दर्ज करें।
- के लिए GitHub रिपॉजिटरी स्वामी का नाम, अपने GitHub रिपोजिटरी के स्वामी को दर्ज करें। उदाहरण के लिए, यदि आपकी रिपॉजिटरी चालू है
https://github.com/pooyavahidi/my-repo
, मालिक होगाpooyavahidi
. - के लिए GitHub रिपोजिटरी नाम, उस रिपॉजिटरी का नाम दर्ज करें जिसमें आपने बीज कोड कॉपी किया है। यह सिर्फ रेपो का नाम होगा. उदाहरण के लिए, में
https://github.com/pooyavahidi/my-repo
, रेपो हैmy-repo
. - के लिए कोडस्टार कनेक्शन अद्वितीय आईडी, आपके द्वारा बनाए गए AWS CodeStar कनेक्शन की अद्वितीय आईडी दर्ज करें।
- के लिए सीक्रेट मैनेजर में उस रहस्य का नाम जो GitHub टोकन संग्रहीत करता है, सीक्रेट मैनेजर में उस रहस्य का नाम दर्ज करें जहां आपने GitHub टोकन बनाया और संग्रहीत किया था।
- के लिए परिनियोजन के लिए GitHub वर्कफ़्लो फ़ाइल, GitHub वर्कफ़्लो फ़ाइल का नाम दर्ज करें (at
.github/workflows/deploy.yml
) जहां आपके पास तैनाती निर्देश हैं। इस उदाहरण के लिए, आप इसे डिफ़ॉल्ट के रूप में रख सकते हैं, जो कि हैdeploy.yml
. - चुनें प्रोजेक्ट बनाएं.
- अपना प्रोजेक्ट बनाने के बाद, सुनिश्चित करें कि आपने इसे अपडेट कर लिया है
AWS_REGION
औरSAGEMAKER_PROJECT_NAME
आपके GitHub वर्कफ़्लो फ़ाइलों में तदनुसार पर्यावरण चर। वर्कफ़्लो फ़ाइलें आपके GitHub रेपो (बीज कोड से कॉपी की गई) में हैं.github/workflows
निर्देशिका। सुनिश्चित करें कि आप दोनों को अपडेट करेंbuild.yml
औरdeploy.yml
फाइलें.
अब आपका वातावरण उपयोग के लिए तैयार है! आप पाइपलाइनों को सीधे चला सकते हैं, परिवर्तन कर सकते हैं, और स्वचालित बिल्ड पाइपलाइन को ट्रिगर करने के लिए उन परिवर्तनों को अपने GitHub रिपॉजिटरी में भेज सकते हैं और देख सकते हैं कि निर्माण और तैनाती के सभी चरण कैसे स्वचालित होते हैं।
क्लीन अप
संसाधनों को साफ़ करने के लिए, निम्नलिखित चरणों को पूरा करें:
- सेजमेकर प्रोजेक्ट और सेजमेकर एंडपॉइंट्स के लिए उपयोग किए गए क्लाउडफॉर्मेशन स्टैक को हटाएं।
- सेजमेकर डोमेन हटाएं.
- सेवा कैटलॉग संसाधन हटाएँ।
- GitHub रिपॉजिटरी से AWS CodeStar कनेक्शन लिंक हटाएं।
- GitHub क्रियाओं के लिए आपके द्वारा बनाए गए IAM उपयोगकर्ता को हटा दें।
- सीक्रेट मैनेजर में उस रहस्य को हटाएं जो GitHub व्यक्तिगत पहुंच विवरण संग्रहीत करता है।
सारांश
इस पोस्ट में, हमने सीआई/सीडी पाइपलाइन को स्वचालित रूप से बनाने और व्यवस्थित करने के लिए एक कस्टम सेजमेकर एमएलओपीएस प्रोजेक्ट टेम्पलेट का उपयोग करने की प्रक्रिया के बारे में बताया। यह पाइपलाइन आपके मौजूदा सीआई/सीडी तंत्र को डेटा हेरफेर, मॉडल प्रशिक्षण, मॉडल अनुमोदन और मॉडल परिनियोजन के लिए सेजमेकर क्षमताओं के साथ प्रभावी ढंग से एकीकृत करती है। हमारे परिदृश्य में, हमने सेजमेकर परियोजनाओं और पाइपलाइनों के साथ GitHub क्रियाओं को एकीकृत करने पर ध्यान केंद्रित किया। कार्यान्वयन विवरण की व्यापक समझ के लिए, यहां जाएं गिटहब भंडार. बेझिझक इसके साथ प्रयोग करें और टिप्पणी अनुभाग में अपने किसी भी प्रश्न को छोड़ने में संकोच न करें।
लेखक के बारे में
डॉ. रोमिना शरीफपुर अमेज़ॅन वेब सर्विसेज (एडब्ल्यूएस) में एक वरिष्ठ मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सॉल्यूशंस आर्किटेक्ट हैं। उन्होंने एमएल और एआई में प्रगति द्वारा सक्षम नवीन एंड-टू-एंड समाधानों के डिजाइन और कार्यान्वयन का नेतृत्व करते हुए 10 साल से अधिक समय बिताया है। रोमिना की रुचि के क्षेत्र प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, बड़े भाषा मॉडल और एमएलओपीएस हैं।
पूया वाहिदी AWS में एक वरिष्ठ समाधान वास्तुकार हैं, जो कंप्यूटर विज्ञान, कृत्रिम बुद्धिमत्ता और क्लाउड कंप्यूटिंग के शौकीन हैं। एक एआई पेशेवर के रूप में, वह एडब्ल्यूएस एआई/एमएल एरिया-ऑफ-डेप्थ टीम का एक सक्रिय सदस्य है। बड़े पैमाने के समाधानों की वास्तुकला और इंजीनियरिंग का नेतृत्व करने में दो दशकों से अधिक की विशेषज्ञता की पृष्ठभूमि के साथ, वह ग्राहकों को क्लाउड और एआई/एमएल प्रौद्योगिकियों के माध्यम से उनकी परिवर्तनकारी यात्रा में मदद करते हैं।
- एसईओ संचालित सामग्री और पीआर वितरण। आज ही प्रवर्धित हो जाओ।
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- स्रोत: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/build-an-end-to-end-mlops-pipeline-using-amazon-sagemaker-pipelines-github-and-github-actions/
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