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人工智能(AI)是如何处理数据的?

    作者:AWS云计算

Amazon SageMaker Processing 是 Amazon SageMaker 的一项新功能,可让您轻松地在完全托管的基础设施上运行预处理、后处理和模型评估工作负载。

一篇文章带你了解在机器学习中 Amazon SageMaker Processing 如何处理数据。

Amazon SageMaker Processing 是 Amazon SageMaker 的一项新功能,可让您轻松地在完全托管的基础设施上运行预处理、后处理和模型评估工作负载。

训练准确的机器学习 (ML) 模型需要许多不同的步骤,但没有什么比预处理数据集更重要,例如:
    将数据集转换为您所使用的 ML 算法期望的输入格式,将现有功能转换为更具表现力的表示形式,例如一键编码分类功能,重新调整或归一化数值特征,设计高级功能,例如用 GPS 坐标替换邮寄地址,为自然语言处理应用程序清理和标记文本,等等!

这些任务包括在数据集上运行定制脚本(我被告知在没有月亮的天空下),并保存处理后的版本,以供以后的培训作业使用。如您所料,对 ML 团队来说,手动运行它们或必须构建和扩展自动化工具的前景并不令人兴奋。对于后处理作业(筛选、整理等)和模型评估作业(针对不同测试集对模型评分)而言,也是如此。

为解决此问题,我们构建了 Amazon SageMaker Processing。下面我来进行更多介绍。

Amazon SageMaker Processing 简介

Amazon SageMaker Processing 推出了新的 Python 开发工具包,使数据科学家和 ML 工程师可以轻松地在 Amazon SageMaker 上运行预处理、后处理和模型评估工作负载。

该开发工具包使用 SageMaker 的内置容器来进行 scikit-learn,这可能是最受欢迎的数据集转换库之一。

如果您还需要其他工具,还可以使用自己的 Docker 影像,而不必遵循任何 Docker 影像规范:这为您提供了最大的灵活性,无论是在 SageMaker Processing 还是在 Amazon ECS 和 Amazon Elastic Kubernetes Service 之类的 AWS 容器服务上,甚至在内部,均是如此。

用 scikit-learn 快速演示怎么样? 然后,我将简要讨论如何使用您自己的容器。当然,您可以在 Github 上找到完整的示例。

使用内置的 Scikit-Learn 容器预处理数据

以下是使用 SageMaker Processing 开发工具包来运行 scikit-learn 作业的方法。

首先,让我们创建一个 SKLearnProcessor 对象,传递要使用的 scikit-learn 版本以及对托管基础设施的要求。


from sagemaker.sklearn.processing import SKLearnProcessor



sklearn_processor = SKLearnProcessor(framework_version='0.20.0',



role=role,



instance_count=1,



instance_type='ml.m5.xlarge')



然后,我们可以像下面这样,运行预处理脚本(稍后将介绍更多有关该操作的内容):
    数据集 (dataset.csv) 将自动复制到目标目录 (/input) 下的容器内。如果需要,我们会添加其他输入。这是 Python 脚本 (preprocessing.py) 读取它的位置。我们也可以将命令行参数传递给脚本。脚本对命令行进行预处理,将其分为三种方式,然后将文件保存在容器中的 /opt/ml/processing/output/train、/opt/ml/processing/output/validation 和 /opt/ml/processing/output/test 下。作业完成后,所有输出将自动复制到 S3 中的默认 SageMaker 存储桶。


from sagemaker.processing import ProcessingInput, ProcessingOutput



sklearn_processor.run(



code='preprocessing.py',



# arguments = ['arg1', 'arg2'],



inputs=[ProcessingInput(



source='dataset.csv',



destination='/opt/ml/processing/input')],



outputs=[ProcessingOutput(source='/opt/ml/processing/output/train'),



ProcessingOutput(source='/opt/ml/processing/output/validation'),



ProcessingOutput(source='/opt/ml/processing/output/test')]



)



就这么简单! 让我们通过查看预处理脚本的框架将所有内容放在一起。


import pandas as pd



from sklearn.model_selection import train_test_split



# Read data locally



df = pd.read_csv('/opt/ml/processing/input/dataset.csv')



# Preprocess the data set



downsampled = apply_mad_data_science_skills(df)



# Split data set into training, validation, and test



train, test = train_test_split(downsampled, test_size=0.2)



train, validation = train_test_split(train, test_size=0.2)



# Create local output directories



try:



os.makedirs('/opt/ml/processing/output/train')



os.makedirs('/opt/ml/processing/output/validation')



os.makedirs('/opt/ml/processing/output/test')



except:



pass



# Save data locally



train.to_csv("/opt/ml/processing/output/train/train.csv")



validation.to_csv("/opt/ml/processing/output/validation/validation.csv")



test.to_csv("/opt/ml/processing/output/test/test.csv")



print('Finished running processing job')



快速浏览 S3 存储桶,确认文件已成功处理并保存。现在,我可以将它们直接用作 SageMaker 培训作业的输入。


$ aws s3 ls --recursive s3://sagemaker-us-west-2-123456789012/sagemaker-scikit-learn-2019-11-20-13-57-17-805/output



2019-11-20 15:03:22 19967 sagemaker-scikit-learn-2019-11-20-13-57-17-805/output/test.csv



2019-11-20 15:03:22 64998 sagemaker-scikit-learn-2019-11-20-13-57-17-805/output/train.csv



2019-11-20 15:03:22 18058 sagemaker-scikit-learn-2019-11-20-13-57-17-805/output/validation.csv



现在如何使用自己的容器?

使用自己的容器处理数据

比如说您想使用热门的 spaCy 库预处理文本数据。您可以使用以下方法为其定义一个普通 Docker 容器。


FROM python:3.7-slim-buster



# Install spaCy, pandas, and an english language model for spaCy.



RUN pip3 install spacy==2.2.2 && pip3 install pandas==0.25.3



RUN python3 -m spacy download en_core_web_md



# Make sure python doesn't buffer stdout so we get logs ASAP.



ENV PYTHONUNBUFFERED=TRUE



ENTRYPOINT ["python3"]



然后,您可以构建 Docker 容器,在本地进行测试,然后将其推送到我们的托管 Docker 注册表服务 Amazon Elastic Container Registry

下一步,可以使用 ScriptProcessor 对象配置处理作业,并传递您已构建和推送的容器的名称。


from sagemaker.processing import ScriptProcessor



script_processor = ScriptProcessor(image_uri='123456789012.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws.com/sagemaker-spacy-container:latest',



role=role,



instance_count=1,



instance_type='ml.m5.xlarge')



最后,您可以像前面的示例一样运行该作业。


script_processor.run(code='spacy_script.py',



inputs=[ProcessingInput(



source='dataset.csv',



destination='/opt/ml/processing/input_data')],



outputs=[ProcessingOutput(source='/opt/ml/processing/processed_data')],



arguments=['tokenizer', 'lemmatizer', 'pos-tagger']



)



其余过程与上述过程完全相同:将输入复制到容器内部,将输出从容器复制到 S3。

很简单,对不对? 同样,我专注的是预处理,但是您可以运行类似的任务进行后处理和模型评估。不要忘记查看 Github 中的示例。
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