describe-optimization-job

Описание

Предоставляет свойства указанной задачи оптимизации.

См. также: Документация AWS API

Синтаксис

  describe-optimization-job
--optimization-job-name <value>
[--cli-input-json | --cli-input-yaml]
[--generate-cli-skeleton <value>]
[--debug]
[--endpoint-url <value>]
[--no-verify-ssl]
[--no-paginate]
[--output <value>]
[--query <value>]
[--profile <value>]
[--region <value>]
[--version <value>]
[--color <value>]
[--no-sign-request]
[--ca-bundle <value>]
[--cli-read-timeout <value>]
[--cli-connect-timeout <value>]
[--cli-binary-format <value>]
[--no-cli-pager]
[--cli-auto-prompt]
[--no-cli-auto-prompt]

Параметры

--optimization-job-name (строка)

Имя, которое вы присвоили задаче оптимизации.

--cli-input-json | --cli-input-yaml (строка) Считывает аргументы из предоставленной JSON-строки. JSON-строка следует формату, указанному в --generate-cli-skeleton. Если на командной строке предоставлены другие аргументы, эти значения переопределят значения, предоставленные в JSON. Передавать произвольные двоичные значения с помощью предоставленного JSON-значения нельзя, так как строка будет воспринята буквально. Это не может быть указано вместе с --cli-input-yaml.

--generate-cli-skeleton (строка) Выводит JSON-скелет в стандартный вывод без отправки запроса API. Если предоставлено значение без значения или со значением input, выводит пример JSON-ввода, который можно использовать в качестве аргумента для --cli-input-json. Аналогично, если предоставлено значение yaml-input, он выведет пример входного YAML, который можно использовать с --cli-input-yaml. Если предоставлено значение output, это проверяет входные данные команды и возвращает пример выходного JSON для этой команды. Сгенерированный JSON-скелет нестабилен между версиями AWS CLI, и нет гарантий обратной совместимости в сгенерированном JSON-скелете.

Глобальные параметры

--debug (логическое значение)

Включить отладочную запись журналов.

--endpoint-url (строка)

Переопределить стандартный URL команды заданным URL.

--no-verify-ssl (логическое значение)

По умолчанию AWS CLI использует SSL при общении с AWS-сервисами. Для каждого подключения SSL AWS CLI будет проверять сертификаты SSL. Этот параметр переопределяет поведение проверки сертификатов SSL по умолчанию.

--no-paginate (логическое значение)

Отключить автоматическую постраничную навигацию. Если автоматическая постраничная навигация отключена, AWS CLI выполнит только один вызов для первой страницы результатов.

--output (строка)

Стиль форматирования выходных данных команды.

json
текст
таблица
yaml
yaml-поток

--query (строка)

Запрос JMESPath для использования в фильтрации данных ответа.

--profile (строка)

Использовать определенный профиль из файла аутентификации.

--region (строка)

Регион для использования. Переопределяет параметры config/env.

--version (строка)

Отобразить версию этого инструмента.

--color (строка)

Включить/выключить цветной вывод.

включен
выключен
автоматически

--no-sign-request (логическое значение)

Не подписывать запросы. Кредиты не будут загружены, если этот параметр указан.

--ca-bundle (строка)

Пакет сертификатов CA для использования при проверке сертификатов SSL. Переопределяет параметры config/env.

--cli-read-timeout (целое число)

Максимальное время чтения сокета в секундах. Если значение установлено в 0, чтение сокета будет выполняться блокирующим образом и без таймаута. Значение по умолчанию составляет 60 секунд.

--cli-connect-timeout (целое число)

Максимальное время подключения к сокету в секундах. Если значение установлено в 0, подключение к сокету будет выполняться блокирующим образом и без таймаута. Значение по умолчанию составляет 60 секунд.

--cli-binary-format (строка)

Стиль форматирования, который будет использоваться для двоичных блоков. По умолчанию используется формат base64. Формат base64 ожидает, что двоичные блоки будут предоставлены как строка, закодированная в base64. Формат raw-in-base64-out сохраняет совместимость с поведением AWS CLI V1, и двоичные значения должны быть переданы буквально. При предоставлении содержимого из файла, отображающего двоичный блок, fileb:// всегда будет обрабатываться как двоичный и будет использовать содержимое файла напрямую независимо от настройки cli-binary-format. При использовании file:// содержимое файла должно быть должным образом отформатировано для настроенного cli-binary-format.

base64
raw-in-base64-out

--no-cli-pager (логическое значение)

Отключить кли-педжер для вывода.

--cli-auto-prompt (логическое значение)

Автоматически запрашивать параметры ввода CLI.

--no-cli-auto-prompt (логическое значение)

Отключить автоматический запрос параметров ввода CLI.

Вывод

OptimizationJobArn -> (строка)

Идентификатор ресурса Amazon (ARN) задачи оптимизации.

OptimizationJobStatus -> (строка)

Текущий статус задачи оптимизации.

OptimizationStartTime -> (метка времени)

Время начала задачи оптимизации.

OptimizationEndTime -> (метка времени)

Время завершения обработки задачи оптимизации.

CreationTime -> (метка времени)

Время создания задачи оптимизации.

LastModifiedTime -> (метка времени)

Время последнего обновления задачи оптимизации.

FailureReason -> (строка)

Если статус задачи оптимизации равен FAILED, причина сбоя.

OptimizationJobName -> (строка)

Имя, которое вы присвоили задаче оптимизации.

ModelSource -> (структура)

Расположение исходной модели для оптимизации с помощью задачи оптимизации.

S3 -> (структура)

Расположение модели исходной модели в Amazon S3 для оптимизации с помощью задачи оптимизации.

S3Uri -> (строка)

URI Amazon S3, определяющий расположение исходной модели для оптимизации с помощью задачи оптимизации.

ModelAccessConfig -> (структура)

Настройки конфигурации доступа к исходной модели ML для задачи оптимизации, где вы можете принять лицензионное соглашение с конечным пользователем (EULA).

AcceptEula -> (булево)

Указывает согласие с лицензионным соглашением с конечным пользователем (EULA) модели. Значение AcceptEula должно быть явно определено как True, чтобы принять EULA, требуемое этой моделью. Вы несете ответственность за ознакомление и соблюдение любых применимых лицензионных условий и убедитесь, что они приемлемы для вашего случая использования перед загрузкой или использованием модели.

OptimizationEnvironment -> (отображение)

Переменные среды для установки в контейнер модели.

ключ -> (строка)

значение -> (строка)

DeploymentInstanceType -> (строка)

Тип экземпляра, на котором размещается оптимизированная модель, созданная с помощью задачи оптимизации.

OptimizationConfigs -> (список)

Настройки для каждого из методов оптимизации, применяемых задачей.

(структура помеченного объединения)

Настройки для метода оптимизации, который вы применяете с задачей оптимизации модели.

Примечание

Это структура помеченного объединения. Только один из следующих верхних ключей может быть установлен: ModelQuantizationConfig, ModelCompilationConfig, ModelShardingConfig.

ModelQuantizationConfig -> (структура)

Настройки для метода квантования модели, применяемого задачей оптимизации модели.

Изображение -> (строка)

URI LMI DLC в Amazon ECR. SageMaker использует этот образ для выполнения оптимизации.

OverrideEnvironment -> (отображение)

Переменные среды, которые переопределяют стандартные переменные в контейнере модели.

ключ -> (строка)

значение -> (строка)

ModelCompilationConfig -> (структура)

Настройки для метода компиляции модели, применяемого задачей оптимизации модели.

Изображение -> (строка)

URI LMI DLC в Amazon ECR. SageMaker использует этот образ для выполнения оптимизации.

OverrideEnvironment -> (отображение)

Переменные среды, которые переопределяют стандартные переменные в контейнере модели.

ключ -> (строка)

значение -> (строка)

ModelShardingConfig -> (структура)

Настройки для метода фрагментации модели, применяемого задачей оптимизации модели.

Изображение -> (строка)

URI LMI DLC в Amazon ECR. SageMaker использует этот образ для выполнения оптимизации.

OverrideEnvironment -> (отображение)

Переменные среды, которые переопределяют стандартные переменные в контейнере модели.

ключ -> (строка)

значение -> (строка)

OutputConfig -> (структура)

Подробности о том, где хранить оптимизированную модель, созданную с помощью задачи оптимизации.

KmsKeyId -> (строка)

Идентификатор ресурса Amazon (ARN) ключа в Amazon Web Services KMS. SageMaker использует этот ключ для шифрования артефактов оптимизированной модели при загрузке модели в Amazon S3.

S3OutputLocation -> (строка)

URI Amazon S3 для хранения оптимизированной модели, созданной с задачей оптимизации.

OptimizationOutput -> (структура)

Значения вывода, созданные задачей оптимизации.

RecommendedInferenceImage -> (строка)

Изображение, рекомендуемое SageMaker для размещения оптимизированной модели, созданной с помощью задачи оптимизации.

RoleArn -> (строка)

ARN роли IAM, которую вы присвоили задаче оптимизации.

StoppingCondition -> (структура)

Устанавливает лимит времени выполнения задачи. Когда задача достигает лимита времени, SageMaker завершает задачу. Используйте этот API для ограничения затрат.

Для остановки задачи обучения SageMaker отправляет алгоритму сигнал SIGTERM, который откладывает завершение задачи на 120 секунд. Алгоритмы могут использовать эти 120 секунд, чтобы сохранить артефакты модели, поэтому результаты обучения не теряются.

Предоставляемые SageMaker алгоритмы автоматически сохраняют промежуточные результаты задачи обучения модели, когда это возможно. Эта попытка сохранить артефакты является только оптимальной, так как модель может не быть в состоянии, из которой она может быть сохранена. Например, если обучение только началось, модель может не быть готова к сохранению. При сохранении эти промежуточные данные являются допустимым артефактом модели. Вы можете использовать их для создания модели с CreateModel.

Примечание

Нейронная тематическая модель (NTM) в настоящее время не поддерживает сохранение промежуточных артефактов модели. При обучении NTM убедитесь, что максимальное время выполнения достаточно для завершения задачи обучения.

MaxRuntimeInSeconds -> (целое число)

Максимальное время выполнения, в секундах, задачи обучения или компиляции, после которого она останавливается.

Для задач компиляции, если задача не завершается за это время, генерируется ошибка TimeOut. Мы рекомендуем начать с 900 секунд и увеличивать по мере необходимости, основываясь на вашей модели.

Для всех других задач, если задача не завершается за это время, SageMaker завершает задачу. Если RetryStrategy указано в запросе задания, MaxRuntimeInSeconds указывает максимальное время для всех попыток в сумме, а не для каждой отдельной попытки. Значение по умолчанию составляет 1 день. Максимальное значение — 28 дней.

Максимальное время выполнения TrainingJob в сумме, включая время, затраченное на публикацию метрик или архивацию и загрузку моделей после ее остановки, составляет 30 дней.

MaxWaitTimeInSeconds -> (целое число)

Максимальное время ожидания, в секундах, для завершения управляемой задачи обучения Spot. Это время ожидания выделения ресурсов Spot плюс время выполнения задачи. Оно должно быть равно или больше MaxRuntimeInSeconds. Если задача не завершается за это время, SageMaker завершает задачу.

Если RetryStrategy указано в запросе задания, MaxWaitTimeInSeconds указывает максимальное время для всех попыток в сумме, а не для каждой отдельной попытки.

MaxPendingTimeInSeconds -> (целое число)

Максимальное время ожидания, в секундах, задачи обучения или компиляции, после которого она останавливается.

Примечание

При работе с задачами обучения, использующими емкость из планов обучения, не все состояния задачи Pending учитываются при подсчете лимита MaxPendingTimeInSeconds. Следующие сценарии не увеличивают счетчик MaxPendingTimeInSeconds:

План находится в состоянии Scheduled: Задачи в очереди (в состоянии Pending) до даты начала плана (ожидание запланированного времени начала)
Между резервациями емкости: Задачи временно возвращены в состояние Pending между двумя периодами резервации емкости

MaxPendingTimeInSeconds увеличивается только при активном ожидании задач емкости в плане Active.

VpcConfig -> (структура)

Внутрисетевой виртуальный кластер (VPC) в Amazon VPC, к которому имеет доступ ваша оптимизированная модель.

SecurityGroupIds -> (список)

Идентификаторы групп безопасности VPC, в формате sg-xxxxxxxx. Укажите группы безопасности для VPC, указанного в поле Subnets.

(строка)

Subnets -> (список)

Идентификатор подсетей в VPC, к которым вы хотите подключить свою оптимизированную модель.

(строка)