Python 3.7向けにSageMaker PyTorch Containerをビルドする - Ahogrammer
先日、Flairを使ったモデルを構築し、SageMakerのトレーニングジョブに投げたところモデルの保存で躓いた。原因を調べたところ、pickleでダンプしようとしていたオブジェクトの中に、Python 3.6ではダンプできないオブジェクトがあるようだった。そこで、SageMakerのトレーニングで使われているPythonのバージョンを3.6から3.7に上げたところモデルの保存をできるようになった。 以下に、作成したDockerfileを貼っておく。これをCodeBuildでビルドし、ECRに登録後、SageMakerのEstimatorで登録したイメージを指定すれば使うことができる。 FROM nvidia/cuda@sha256:4979db047661dc0003594fb20d37cce6d6c7e989252f4e3fb0beb39874a078e2 LABEL maintain
会社の本番環境をDocker(ECS)に置き換えるために準備したこと気づいたこと
エンジニアの@macs_6です。 このブログでは社内のAWS EC2上で運用しているアプリケーション群をECS移行したプロジェクトについて紹介します。 ローカルの開発環境をDockerした話は以前の記事(複数の rails プロジェクトが共存する開発環境を Docker 化した話を晒してみる)で西辻が紹介しているので、そちらを参照して下さい。 概要 プロジェクトを始める前に感じていた課題 目指す状態 ECSを選択する理由 設計 移行のために必要な作業 Digdagによるスケジューリングについて ECSを使って見て気づいたこと 今後やりたいこと プロジェクトを始める前に感じていた課題 ローカル・本番で再現性のある環境を簡単に作れるようにしたい 簡単にスケールできるようにしたい コストを抑えたい ECS移行プロジェクトを始める前にはこれらの3つの事に課題感を持っていました。 1.ローカル・本番
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