Training and Hosting a PyTorch model in Amazon SageMaker

(This notebook was tested with the “Python 3 (PyTorch CPU Optimized)” kernel.)

Amazon SageMaker is a fully managed service that provides developers and data scientists with the ability to build, train, and deploy machine learning (ML) models quickly. Amazon SageMaker removes the heavy lifting from each step of the machine learning process to make it easier to develop high-quality models. The SageMaker Python SDK makes it easy to train and deploy models in Amazon SageMaker with several different machine learning and deep learning frameworks, including PyTorch.

In this notebook, we use Amazon SageMaker to train a convolutional neural network using PyTorch and the CIFAR-10 dataset, and then we host the model in Amazon SageMaker for inference.

Setup

Let’s start by specifying:

  • An Amazon S3 bucket and prefix for training and model data. This should be in the same region used for SageMaker Studio, training, and hosting.

  • An IAM role for SageMaker to access to your training and model data. If you wish to use a different role than the one set up for SageMaker Studio, replace sagemaker.get_execution_role() with the appropriate IAM role or ARN. For more about using IAM roles with SageMaker, see the AWS documentation.

[1]:
import sagemaker

sagemaker_session = sagemaker.Session()

bucket = sagemaker_session.default_bucket()
prefix = "pytorch-cnn-cifar10-example"

role = sagemaker.get_execution_role()

Prepare the training data

The CIFAR-10 dataset is a subset of the 80 million tiny images dataset. It consists of 60,000 32x32 color images in 10 classes, with 6,000 images per class.

Download the data

First we download the dataset:

[2]:
%%bash

wget https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-python.tar.gz
tar xfvz cifar-10-python.tar.gz

mkdir data
mv cifar-10-batches-py data/.

rm cifar-10-python.tar.gz
cifar-10-batches-py/
cifar-10-batches-py/data_batch_4
cifar-10-batches-py/readme.html
cifar-10-batches-py/test_batch
cifar-10-batches-py/data_batch_3
cifar-10-batches-py/batches.meta
cifar-10-batches-py/data_batch_2
cifar-10-batches-py/data_batch_5
cifar-10-batches-py/data_batch_1
--2021-06-03 18:25:56--  https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-python.tar.gz
Resolving www.cs.toronto.edu (www.cs.toronto.edu)... 128.100.3.30
Connecting to www.cs.toronto.edu (www.cs.toronto.edu)|128.100.3.30|:443... connected.
HTTP request sent, awaiting response... 200 OK
Length: 170498071 (163M) [application/x-gzip]
Saving to: ‘cifar-10-python.tar.gz’

     0K .......... .......... .......... .......... ..........  0%  456K 6m5s
    50K .......... .......... .......... .......... ..........  0%  917K 4m33s
   100K .......... .......... .......... .......... ..........  0%  921K 4m2s
   150K .......... .......... .......... .......... ..........  0%  917K 3m47s
   200K .......... .......... .......... .......... ..........  0% 1.22M 3m28s
   250K .......... .......... .......... .......... ..........  0% 3.02M 3m2s
   300K .......... .......... .......... .......... ..........  0%  916K 3m2s
   350K .......... .......... .......... .......... ..........  0%  918K 3m2s
   400K .......... .......... .......... .......... ..........  0%  911K 3m2s
   450K .......... .......... .......... .......... ..........  0%  918K 3m2s
   500K .......... .......... .......... .......... ..........  0%  916K 3m2s
   550K .......... .......... .......... .......... ..........  0%  919K 3m2s
   600K .......... .......... .......... .......... ..........  0%  911K 3m2s
   650K .......... .......... .......... .......... ..........  0%  921K 3m1s
   700K .......... .......... .......... .......... ..........  0%  920K 3m1s
   750K .......... .......... .......... .......... ..........  0% 1.24M 2m58s
   800K .......... .......... .......... .......... ..........  0%  713K 3m1s
   850K .......... .......... .......... .......... ..........  0%  918K 3m1s
   900K .......... .......... .......... .......... ..........  0% 1.24M 2m58s
   950K .......... .......... .......... .......... ..........  0% 2.83M 2m52s
  1000K .......... .......... .......... .......... ..........  0%  917K 2m53s
  1050K .......... .......... .......... .......... ..........  0%  924K 2m53s
  1100K .......... .......... .......... .......... ..........  0% 64.2M 2m45s
  1150K .......... .......... .......... .......... ..........  0%  944K 2m46s
  1200K .......... .......... .......... .......... ..........  0% 43.3M 2m39s
  1250K .......... .......... .......... .......... ..........  0%  109M 2m33s
  1300K .......... .......... .......... .......... ..........  0% 78.5M 2m27s
  1350K .......... .......... .......... .......... ..........  0%  100M 2m22s
  1400K .......... .......... .......... .......... ..........  0%  953K 2m23s
  1450K .......... .......... .......... .......... ..........  0% 61.6M 2m19s
  1500K .......... .......... .......... .......... ..........  0% 96.8M 2m14s
  1550K .......... .......... .......... .......... ..........  0%  124M 2m10s
  1600K .......... .......... .......... .......... ..........  0% 78.6M 2m6s
  1650K .......... .......... .......... .......... ..........  1%  126M 2m2s
  1700K .......... .......... .......... .......... ..........  1% 97.4M 1m59s
  1750K .......... .......... .......... .......... ..........  1%  125M 1m55s
  1800K .......... .......... .......... .......... ..........  1%  121M 1m52s
  1850K .......... .......... .......... .......... ..........  1% 82.1M 1m49s
  1900K .......... .......... .......... .......... ..........  1%  102M 1m47s
  1950K .......... .......... .......... .......... ..........  1% 1001K 1m48s
  2000K .......... .......... .......... .......... ..........  1% 77.8M 1m45s
  2050K .......... .......... .......... .......... ..........  1%  129M 1m43s
  2100K .......... .......... .......... .......... ..........  1%  129M 1m41s
  2150K .......... .......... .......... .......... ..........  1%  102M 98s
  2200K .......... .......... .......... .......... ..........  1%  115M 96s
  2250K .......... .......... .......... .......... ..........  1%  127M 94s
  2300K .......... .......... .......... .......... ..........  1% 94.2M 92s
  2350K .......... .......... .......... .......... ..........  1%  132M 90s
  2400K .......... .......... .......... .......... ..........  1% 99.6M 88s
  2450K .......... .......... .......... .......... ..........  1% 97.0M 86s
  2500K .......... .......... .......... .......... ..........  1%  130M 85s
  2550K .......... .......... .......... .......... ..........  1%  127M 83s
  2600K .......... .......... .......... .......... ..........  1%  121M 82s
  2650K .......... .......... .......... .......... ..........  1% 97.9M 80s
  2700K .......... .......... .......... .......... ..........  1%  125M 79s
  2750K .......... .......... .......... .......... ..........  1%  129M 77s
  2800K .......... .......... .......... .......... ..........  1% 79.3M 76s
  2850K .......... .......... .......... .......... ..........  1% 95.2M 75s
  2900K .......... .......... .......... .......... ..........  1%  124M 73s
  2950K .......... .......... .......... .......... ..........  1% 1.65M 74s
  3000K .......... .......... .......... .......... ..........  1% 2.95M 73s
  3050K .......... .......... .......... .......... ..........  1% 89.1M 72s
  3100K .......... .......... .......... .......... ..........  1%  117M 71s
  3150K .......... .......... .......... .......... ..........  1%  107M 70s
  3200K .......... .......... .......... .......... ..........  1% 97.5M 69s
  3250K .......... .......... .......... .......... ..........  1%  128M 68s
  3300K .......... .......... .......... .......... ..........  2% 98.9M 67s
  3350K .......... .......... .......... .......... ..........  2%  121M 66s
  3400K .......... .......... .......... .......... ..........  2%  102M 65s
  3450K .......... .......... .......... .......... ..........  2%  117M 64s
  3500K .......... .......... .......... .......... ..........  2%  122M 63s
  3550K .......... .......... .......... .......... ..........  2%  131M 62s
  3600K .......... .......... .......... .......... ..........  2% 96.3M 61s
  3650K .......... .......... .......... .......... ..........  2%  106M 60s
  3700K .......... .......... .......... .......... ..........  2%  123M 60s
  3750K .......... .......... .......... .......... ..........  2%  127M 59s
  3800K .......... .......... .......... .......... ..........  2% 94.2M 58s
  3850K .......... .......... .......... .......... ..........  2%  122M 57s
  3900K .......... .......... .......... .......... ..........  2%  133M 57s
  3950K .......... .......... .......... .......... ..........  2% 88.8M 56s
  4000K .......... .......... .......... .......... ..........  2% 61.7M 55s
  4050K .......... .......... .......... .......... ..........  2%  143M 55s
  4100K .......... .......... .......... .......... ..........  2%  173M 54s
  4150K .......... .......... .......... .......... ..........  2%  105M 53s
  4200K .......... .......... .......... .......... ..........  2%  203M 53s
  4250K .......... .......... .......... .......... ..........  2%  126M 52s
  4300K .......... .......... .......... .......... ..........  2% 98.3M 51s
  4350K .......... .......... .......... .......... ..........  2%  121M 51s
  4400K .......... .......... .......... .......... ..........  2% 85.8M 50s
  4450K .......... .......... .......... .......... ..........  2% 97.2M 50s
  4500K .......... .......... .......... .......... ..........  2% 1.18M 51s
  4550K .......... .......... .......... .......... ..........  2% 48.1M 50s
  4600K .......... .......... .......... .......... ..........  2% 95.5M 50s
  4650K .......... .......... .......... .......... ..........  2% 88.6M 49s
  4700K .......... .......... .......... .......... ..........  2%  138M 49s
  4750K .......... .......... .......... .......... ..........  2% 98.8M 48s
  4800K .......... .......... .......... .......... ..........  2% 89.7M 48s
  4850K .......... .......... .......... .......... ..........  2%  145M 47s
  4900K .......... .......... .......... .......... ..........  2%  127M 47s
  4950K .......... .......... .......... .......... ..........  3% 95.5M 46s
  5000K .......... .......... .......... .......... ..........  3%  124M 46s
  5050K .......... .......... .......... .......... ..........  3% 96.9M 45s
  5100K .......... .......... .......... .......... ..........  3%  126M 45s
  5150K .......... .......... .......... .......... ..........  3% 94.0M 44s
  5200K .......... .......... .......... .......... ..........  3% 99.3M 44s
  5250K .......... .......... .......... .......... ..........  3% 97.6M 43s
  5300K .......... .......... .......... .......... ..........  3%  104M 43s
  5350K .......... .......... .......... .......... ..........  3%  127M 43s
  5400K .......... .......... .......... .......... ..........  3%  114M 42s
  5450K .......... .......... .......... .......... ..........  3%  129M 42s
  5500K .......... .......... .......... .......... ..........  3% 98.9M 42s
  5550K .......... .......... .......... .......... ..........  3%  124M 41s
  5600K .......... .......... .......... .......... ..........  3% 79.9M 41s
  5650K .......... .......... .......... .......... ..........  3%  124M 40s
  5700K .......... .......... .......... .......... ..........  3%  100M 40s
  5750K .......... .......... .......... .......... ..........  3%  122M 40s
  5800K .......... .......... .......... .......... ..........  3% 95.8M 39s
  5850K .......... .......... .......... .......... ..........  3%  122M 39s
  5900K .......... .......... .......... .......... ..........  3% 99.3M 39s
  5950K .......... .......... .......... .......... ..........  3% 95.5M 38s
  6000K .......... .......... .......... .......... ..........  3% 1.98M 39s
  6050K .......... .......... .......... .......... ..........  3% 2.94M 39s
  6100K .......... .......... .......... .......... ..........  3% 42.5M 39s
  6150K .......... .......... .......... .......... ..........  3% 77.6M 38s
  6200K .......... .......... .......... .......... ..........  3%  119M 38s
  6250K .......... .......... .......... .......... ..........  3% 99.4M 38s
  6300K .......... .......... .......... .......... ..........  3%  122M 37s
  6350K .......... .......... .......... .......... ..........  3%  135M 37s
  6400K .......... .......... .......... .......... ..........  3% 76.7M 37s
  6450K .......... .......... .......... .......... ..........  3%  134M 36s
  6500K .......... .......... .......... .......... ..........  3%  124M 36s
  6550K .......... .......... .......... .......... ..........  3% 99.5M 36s
  6600K .......... .......... .......... .......... ..........  3%  119M 36s
  6650K .......... .......... .......... .......... ..........  4% 97.7M 35s
  6700K .......... .......... .......... .......... ..........  4%  125M 35s
  6750K .......... .......... .......... .......... ..........  4%  100M 35s
  6800K .......... .......... .......... .......... ..........  4% 94.8M 35s
  6850K .......... .......... .......... .......... ..........  4% 99.9M 34s
  6900K .......... .......... .......... .......... ..........  4%  123M 34s
  6950K .......... .......... .......... .......... ..........  4%  130M 34s
  7000K .......... .......... .......... .......... ..........  4% 94.4M 34s
  7050K .......... .......... .......... .......... ..........  4%  125M 33s
  7100K .......... .......... .......... .......... ..........  4%  125M 33s
  7150K .......... .......... .......... .......... ..........  4%  100M 33s
  7200K .......... .......... .......... .......... ..........  4% 97.9M 33s
  7250K .......... .......... .......... .......... ..........  4%  101M 32s
  7300K .......... .......... .......... .......... ..........  4%  117M 32s
  7350K .......... .......... .......... .......... ..........  4%  101M 32s
  7400K .......... .......... .......... .......... ..........  4%  117M 32s
  7450K .......... .......... .......... .......... ..........  4%  101M 32s
  7500K .......... .......... .......... .......... ..........  4% 93.3M 31s
  7550K .......... .......... .......... .......... ..........  4% 1.21M 32s
  7600K .......... .......... .......... .......... ..........  4% 27.4M 32s
  7650K .......... .......... .......... .......... ..........  4% 78.7M 32s
  7700K .......... .......... .......... .......... ..........  4% 98.9M 31s
  7750K .......... .......... .......... .......... ..........  4% 93.2M 31s
  7800K .......... .......... .......... .......... ..........  4%  117M 31s
  7850K .......... .......... .......... .......... ..........  4%  100M 31s
  7900K .......... .......... .......... .......... ..........  4%  127M 31s
  7950K .......... .......... .......... .......... ..........  4% 90.5M 30s
  8000K .......... .......... .......... .......... ..........  4%  105M 30s
  8050K .......... .......... .......... .......... ..........  4%  128M 30s
  8100K .......... .......... .......... .......... ..........  4% 97.4M 30s
  8150K .......... .......... .......... .......... ..........  4%  122M 30s
  8200K .......... .......... .......... .......... ..........  4%  127M 30s
  8250K .......... .......... .......... .......... ..........  4% 88.2M 29s
  8300K .......... .......... .......... .......... ..........  5%  146M 29s
  8350K .......... .......... .......... .......... ..........  5%  123M 29s
  8400K .......... .......... .......... .......... ..........  5% 80.9M 29s
  8450K .......... .......... .......... .......... ..........  5%  122M 29s
  8500K .......... .......... .......... .......... ..........  5%  104M 28s
  8550K .......... .......... .......... .......... ..........  5%  122M 28s
  8600K .......... .......... .......... .......... ..........  5%  123M 28s
  8650K .......... .......... .......... .......... ..........  5% 97.2M 28s
  8700K .......... .......... .......... .......... ..........  5%  121M 28s
  8750K .......... .......... .......... .......... ..........  5% 98.1M 28s
  8800K .......... .......... .......... .......... ..........  5% 96.2M 28s
  8850K .......... .......... .......... .......... ..........  5%  102M 27s
  8900K .......... .......... .......... .......... ..........  5%  124M 27s
  8950K .......... .......... .......... .......... ..........  5%  124M 27s
  9000K .......... .......... .......... .......... ..........  5% 94.4M 27s
  9050K .......... .......... .......... .......... ..........  5% 2.05M 27s
  9100K .......... .......... .......... .......... ..........  5% 2.89M 27s
  9150K .......... .......... .......... .......... ..........  5% 28.8M 27s
  9200K .......... .......... .......... .......... ..........  5% 56.3M 27s
  9250K .......... .......... .......... .......... ..........  5%  130M 27s
  9300K .......... .......... .......... .......... ..........  5%  123M 27s
  9350K .......... .......... .......... .......... ..........  5% 97.6M 27s
  9400K .......... .......... .......... .......... ..........  5%  123M 26s
  9450K .......... .......... .......... .......... ..........  5% 96.1M 26s
  9500K .......... .......... .......... .......... ..........  5%  127M 26s
  9550K .......... .......... .......... .......... ..........  5%  127M 26s
  9600K .......... .......... .......... .......... ..........  5% 78.3M 26s
  9650K .......... .......... .......... .......... ..........  5% 98.7M 26s
  9700K .......... .......... .......... .......... ..........  5%  127M 26s
  9750K .......... .......... .......... .......... ..........  5% 99.9M 25s
  9800K .......... .......... .......... .......... ..........  5%  116M 25s
  9850K .......... .......... .......... .......... ..........  5%  127M 25s
  9900K .......... .......... .......... .......... ..........  5%  130M 25s
  9950K .......... .......... .......... .......... ..........  6% 95.8M 25s
 10000K .......... .......... .......... .......... ..........  6% 98.4M 25s
 10050K .......... .......... .......... .......... ..........  6%  130M 25s
 10100K .......... .......... .......... .......... ..........  6% 90.1M 25s
 10150K .......... .......... .......... .......... ..........  6%  144M 24s
 10200K .......... .......... .......... .......... ..........  6% 91.8M 24s
 10250K .......... .......... .......... .......... ..........  6%  127M 24s
 10300K .......... .......... .......... .......... ..........  6%  130M 24s
 10350K .......... .......... .......... .......... ..........  6% 94.6M 24s
 10400K .......... .......... .......... .......... ..........  6% 84.0M 24s
 10450K .......... .......... .......... .......... ..........  6%  122M 24s
 10500K .......... .......... .......... .......... ..........  6%  128M 24s
 10550K .......... .......... .......... .......... ..........  6% 94.3M 24s
 10600K .......... .......... .......... .......... ..........  6% 1.24M 24s
 10650K .......... .......... .......... .......... ..........  6% 19.3M 24s
 10700K .......... .......... .......... .......... ..........  6%  128M 24s
 10750K .......... .......... .......... .......... ..........  6% 54.6M 24s
 10800K .......... .......... .......... .......... ..........  6% 82.6M 24s
 10850K .......... .......... .......... .......... ..........  6%  121M 23s
 10900K .......... .......... .......... .......... ..........  6%  110M 23s
 10950K .......... .......... .......... .......... ..........  6%  114M 23s
 11000K .......... .......... .......... .......... ..........  6%  117M 23s
 11050K .......... .......... .......... .......... ..........  6%  124M 23s
 11100K .......... .......... .......... .......... ..........  6% 97.6M 23s
 11150K .......... .......... .......... .......... ..........  6% 79.8M 23s
 11200K .......... .......... .......... .......... ..........  6% 87.1M 23s
 11250K .......... .......... .......... .......... ..........  6%  196M 23s
 11300K .......... .......... .......... .......... ..........  6% 96.2M 23s
 11350K .......... .......... .......... .......... ..........  6% 76.6M 22s
 11400K .......... .......... .......... .......... ..........  6%  144M 22s
 11450K .......... .......... .......... .......... ..........  6%  131M 22s
 11500K .......... .......... .......... .......... ..........  6%  124M 22s
 11550K .......... .......... .......... .......... ..........  6%  100M 22s
 11600K .......... .......... .......... .......... ..........  6%  114M 22s
 11650K .......... .......... .......... .......... ..........  7%  138M 22s
 11700K .......... .......... .......... .......... ..........  7%  103M 22s
 11750K .......... .......... .......... .......... ..........  7%  120M 22s
 11800K .......... .......... .......... .......... ..........  7%  126M 22s
 11850K .......... .......... .......... .......... ..........  7% 94.7M 21s
 11900K .......... .......... .......... .......... ..........  7%  128M 21s
 11950K .......... .......... .......... .......... ..........  7%  125M 21s
 12000K .......... .......... .......... .......... ..........  7% 78.6M 21s
 12050K .......... .......... .......... .......... ..........  7% 98.1M 21s
 12100K .......... .......... .......... .......... ..........  7% 2.13M 21s
 12150K .......... .......... .......... .......... ..........  7% 2.85M 21s
 12200K .......... .......... .......... .......... ..........  7% 25.3M 21s
 12250K .......... .......... .......... .......... ..........  7% 42.7M 21s
 12300K .......... .......... .......... .......... ..........  7%  127M 21s
 12350K .......... .......... .......... .......... ..........  7%  102M 21s
 12400K .......... .......... .......... .......... ..........  7% 95.2M 21s
 12450K .......... .......... .......... .......... ..........  7%  101M 21s
 12500K .......... .......... .......... .......... ..........  7%  119M 21s
 12550K .......... .......... .......... .......... ..........  7%  130M 21s
 12600K .......... .......... .......... .......... ..........  7%  123M 21s
 12650K .......... .......... .......... .......... ..........  7% 79.4M 21s
 12700K .......... .......... .......... .......... ..........  7% 72.9M 21s
 12750K .......... .......... .......... .......... ..........  7%  101M 20s
 12800K .......... .......... .......... .......... ..........  7% 97.9M 20s
 12850K .......... .......... .......... .......... ..........  7%  102M 20s
 12900K .......... .......... .......... .......... ..........  7%  121M 20s
 12950K .......... .......... .......... .......... ..........  7%  126M 20s
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 26500K .......... .......... .......... .......... .......... 15% 55.2M 12s
 26550K .......... .......... .......... .......... .......... 15%  127M 12s
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160300K .......... .......... .......... .......... .......... 96%  112M 0s
160350K .......... .......... .......... .......... .......... 96%  119M 0s
160400K .......... .......... .......... .......... .......... 96%  104M 0s
160450K .......... .......... .......... .......... .......... 96% 98.5M 0s
160500K .......... .......... .......... .......... .......... 96%  123M 0s
160550K .......... .......... .......... .......... .......... 96%  129M 0s
160600K .......... .......... .......... .......... .......... 96%  122M 0s
160650K .......... .......... .......... .......... .......... 96% 77.3M 0s
160700K .......... .......... .......... .......... .......... 96%  125M 0s
160750K .......... .......... .......... .......... .......... 96% 1.19M 0s
160800K .......... .......... .......... .......... .......... 96% 49.0M 0s
160850K .......... .......... .......... .......... .......... 96%  100M 0s
160900K .......... .......... .......... .......... .......... 96% 95.9M 0s
160950K .......... .......... .......... .......... .......... 96%  121M 0s
161000K .......... .......... .......... .......... .......... 96% 61.2M 0s
161050K .......... .......... .......... .......... .......... 96%  128M 0s
161100K .......... .......... .......... .......... .......... 96%  201M 0s
161150K .......... .......... .......... .......... .......... 96% 77.6M 0s
161200K .......... .......... .......... .......... .......... 96% 81.7M 0s
161250K .......... .......... .......... .......... .......... 96%  116M 0s
161300K .......... .......... .......... .......... .......... 96%  105M 0s
161350K .......... .......... .......... .......... .......... 96%  121M 0s
161400K .......... .......... .......... .......... .......... 96%  124M 0s
161450K .......... .......... .......... .......... .......... 96% 95.2M 0s
161500K .......... .......... .......... .......... .......... 97%  127M 0s
161550K .......... .......... .......... .......... .......... 97%  125M 0s
161600K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 81.1M 0s
161650K .......... .......... .......... .......... .......... 97%  125M 0s
161700K .......... .......... .......... .......... .......... 97%  128M 0s
161750K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 95.9M 0s
161800K .......... .......... .......... .......... .......... 97%  107M 0s
161850K .......... .......... .......... .......... .......... 97%  145M 0s
161900K .......... .......... .......... .......... .......... 97%  125M 0s
161950K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 94.7M 0s
162000K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 85.7M 0s
162050K .......... .......... .......... .......... .......... 97%  130M 0s
162100K .......... .......... .......... .......... .......... 97%  109M 0s
162150K .......... .......... .......... .......... .......... 97%  151M 0s
162200K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 74.8M 0s
162250K .......... .......... .......... .......... .......... 97%  116M 0s
162300K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 1.19M 0s
162350K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 65.3M 0s
162400K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 78.3M 0s
162450K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 95.5M 0s
162500K .......... .......... .......... .......... .......... 97%  130M 0s
162550K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 61.0M 0s
162600K .......... .......... .......... .......... .......... 97%  126M 0s
162650K .......... .......... .......... .......... .......... 97%  104M 0s
162700K .......... .......... .......... .......... .......... 97%  122M 0s
162750K .......... .......... .......... .......... .......... 97%  120M 0s
162800K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 80.1M 0s
162850K .......... .......... .......... .......... .......... 97%  125M 0s
162900K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 98.8M 0s
162950K .......... .......... .......... .......... .......... 97%  133M 0s
163000K .......... .......... .......... .......... .......... 97%  123M 0s
163050K .......... .......... .......... .......... .......... 97% 94.5M 0s
163100K .......... .......... .......... .......... .......... 97%  106M 0s
163150K .......... .......... .......... .......... .......... 98%  155M 0s
163200K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 77.9M 0s
163250K .......... .......... .......... .......... .......... 98%  130M 0s
163300K .......... .......... .......... .......... .......... 98%  100M 0s
163350K .......... .......... .......... .......... .......... 98%  125M 0s
163400K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 95.9M 0s
163450K .......... .......... .......... .......... .......... 98%  124M 0s
163500K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 98.9M 0s
163550K .......... .......... .......... .......... .......... 98%  124M 0s
163600K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 97.4M 0s
163650K .......... .......... .......... .......... .......... 98%  128M 0s
163700K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 97.7M 0s
163750K .......... .......... .......... .......... .......... 98%  126M 0s
163800K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 1.19M 0s
163850K .......... .......... .......... .......... .......... 98%  103M 0s
163900K .......... .......... .......... .......... .......... 98%  123M 0s
163950K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 63.4M 0s
164000K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 98.6M 0s
164050K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 56.9M 0s
164100K .......... .......... .......... .......... .......... 98%  119M 0s
164150K .......... .......... .......... .......... .......... 98%  127M 0s
164200K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 96.4M 0s
164250K .......... .......... .......... .......... .......... 98%  124M 0s
164300K .......... .......... .......... .......... .......... 98%  129M 0s
164350K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 96.3M 0s
164400K .......... .......... .......... .......... .......... 98%  100M 0s
164450K .......... .......... .......... .......... .......... 98%  126M 0s
164500K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 97.1M 0s
164550K .......... .......... .......... .......... .......... 98%  129M 0s
164600K .......... .......... .......... .......... .......... 98%  114M 0s
164650K .......... .......... .......... .......... .......... 98% 99.7M 0s
164700K .......... .......... .......... .......... .......... 98%  129M 0s
164750K .......... .......... .......... .......... .......... 98%  123M 0s
164800K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 84.3M 0s
164850K .......... .......... .......... .......... .......... 99%  123M 0s
164900K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 96.2M 0s
164950K .......... .......... .......... .......... .......... 99%  127M 0s
165000K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 95.6M 0s
165050K .......... .......... .......... .......... .......... 99%  121M 0s
165100K .......... .......... .......... .......... .......... 99%  130M 0s
165150K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 95.4M 0s
165200K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 48.1M 0s
165250K .......... .......... .......... .......... .......... 99%  161M 0s
165300K .......... .......... .......... .......... .......... 99%  114M 0s
165350K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 1.21M 0s
165400K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 73.8M 0s
165450K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 55.5M 0s
165500K .......... .......... .......... .......... .......... 99%  130M 0s
165550K .......... .......... .......... .......... .......... 99%  126M 0s
165600K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 53.5M 0s
165650K .......... .......... .......... .......... .......... 99%  144M 0s
165700K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 77.2M 0s
165750K .......... .......... .......... .......... .......... 99%  172M 0s
165800K .......... .......... .......... .......... .......... 99%  128M 0s
165850K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 80.4M 0s
165900K .......... .......... .......... .......... .......... 99%  121M 0s
165950K .......... .......... .......... .......... .......... 99%  131M 0s
166000K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 80.8M 0s
166050K .......... .......... .......... .......... .......... 99%  123M 0s
166100K .......... .......... .......... .......... .......... 99%  127M 0s
166150K .......... .......... .......... .......... .......... 99%  102M 0s
166200K .......... .......... .......... .......... .......... 99%  113M 0s
166250K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 93.9M 0s
166300K .......... .......... .......... .......... .......... 99% 92.7M 0s
166350K .......... .......... .......... .......... .......... 99%  138M 0s
166400K .......... .......... .......... .......... .......... 99%  124M 0s
166450K .......... .......... .......... .......... .......... 99%  149M 0s
166500K ..                                                    100% 3858G=7.3s

2021-06-03 18:26:04 (22.3 MB/s) - ‘cifar-10-python.tar.gz’ saved [170498071/170498071]

After downloading the dataset, we use the `torchvision.datasets module <https://pytorch.org/docs/stable/torchvision/datasets.html>`__ to load the CIFAR-10 dataset, utilizing the `torchvision.transforms module <https://pytorch.org/docs/stable/torchvision/transforms.html>`__ to convert the data into normalized tensor images:

[3]:
from cifar_utils import classes, show_img, train_data_loader, test_data_loader

train_loader = train_data_loader()
test_loader = test_data_loader()

Preview the data

Now we can view some of data we have prepared:

[4]:
import numpy as np
import torchvision, torch

# get some random training images
dataiter = iter(train_loader)
images, labels = dataiter.next()

# show images
show_img(torchvision.utils.make_grid(images))

# print labels
print(" ".join("%9s" % classes[labels[j]] for j in range(4)))
    truck       car      bird      bird
../../../_images/aws_sagemaker_studio_frameworks_pytorch_cnn_cifar10_pytorch_cnn_cifar10_9_1.png

Upload the data

We use the sagemaker.s3.S3Uploader to upload our dataset to Amazon S3. The return value inputs identifies the location – we use this later for the training job.

[5]:
from sagemaker.s3 import S3Uploader

inputs = S3Uploader.upload("data", "s3://{}/{}/data".format(bucket, prefix))

Prepare the entry-point script

When SageMaker trains and hosts our model, it runs a Python script that we provide. (This is run as the entry point of a Docker container.) For training, this script contains the PyTorch code needed for the model to learn from our dataset. For inference, the code is for loading the model and processing the prediction input. For convenience, we put both the training and inference code in the same file.

Training

The training code is very similar to a training script we might run outside of Amazon SageMaker, but we can access useful properties about the training environment through various environment variables. For this notebook, our script retrieves the following environment variable values:

  • SM_HOSTS: a list of hosts on the container network.

  • SM_CURRENT_HOST: the name of the current container on the container network.

  • SM_MODEL_DIR: the location for model artifacts. This directory is uploaded to Amazon S3 at the end of the training job.

  • SM_CHANNEL_TRAINING: the location of our training data.

  • SM_NUM_GPUS: the number of GPUs available to the current container.

We also use a main guard (if __name__=='__main__':) to ensure that our training code is executed only for training, as SageMaker imports the entry-point script.

For more about writing a PyTorch training script with SageMaker, please see the SageMaker documentation.

Inference

For inference, we need to implement a few specific functions to tell SageMaker how to load our model and handle prediction input.

  • model_fn(model_dir): loads the model from disk. This function must be implemented.

  • input_fn(serialized_input_data, content_type): deserializes the prediction input.

  • predict_fn(input_data, model): calls the model on the deserialized data.

  • output_fn(prediction_output, accept): serializes the prediction output.

The last three functions - input_fn, predict_fn, and output_fn - are optional because SageMaker has default implementations to handle common content types. However, there is no default implementation of model_fn for PyTorch models on SageMaker, so our script has to implement model_fn.

For more about PyTorch inference with SageMaker, please see the SageMaker documentation.

Put it all together

Here is the full script for both training and hosting our convolutional neural network:

[6]:
!pygmentize source/cifar10.py
# Copyright 2020 Amazon.com, Inc. or its affiliates. All Rights Reserved.
#
# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"). You
# may not use this file except in compliance with the License. A copy of
# the License is located at
#
#     http://aws.amazon.com/apache2.0/
#
# or in the "license" file accompanying this file. This file is
# distributed on an "AS IS" BASIS, WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF
# ANY KIND, either express or implied. See the License for the specific
# language governing permissions and limitations under the License.
import argparse
import json
import logging
import os

import torch
import torch.distributed as dist
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch.nn.parallel
import torch.optim
import torch.utils.data
import torch.utils.data.distributed
import torchvision
import torchvision.models
import torchvision.transforms as transforms

logger = logging.getLogger(__name__)
logger.setLevel(logging.DEBUG)

classes = ("plane", "car", "bird", "cat", "deer", "dog", "frog", "horse", "ship", "truck")


# https://github.com/pytorch/tutorials/blob/master/beginner_source/blitz/cifar10_tutorial.py#L118
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5)
        self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
        self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
        self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)
        self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
        self.fc3 = nn.Linear(84, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool(F.relu(self.conv2(x)))
        x = x.view(-1, 16 * 5 * 5)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = F.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x


def _train(args):
    is_distributed = len(args.hosts) > 1 and args.dist_backend is not None
    logger.debug("Distributed training - {}".format(is_distributed))

    if is_distributed:
        # Initialize the distributed environment.
        world_size = len(args.hosts)
        os.environ["WORLD_SIZE"] = str(world_size)
        host_rank = args.hosts.index(args.current_host)
        os.environ["RANK"] = str(host_rank)
        dist.init_process_group(backend=args.dist_backend, rank=host_rank, world_size=world_size)
        logger.info(
            "Initialized the distributed environment: '{}' backend on {} nodes. ".format(
                args.dist_backend, dist.get_world_size()
            )
            + "Current host rank is {}. Using cuda: {}. Number of gpus: {}".format(
                dist.get_rank(), torch.cuda.is_available(), args.num_gpus
            )
        )

    device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
    logger.info("Device Type: {}".format(device))

    logger.info("Loading Cifar10 dataset")
    transform = transforms.Compose(
        [transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))]
    )

    trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(
        root=args.data_dir, train=True, download=False, transform=transform
    )
    train_loader = torch.utils.data.DataLoader(
        trainset, batch_size=args.batch_size, shuffle=True, num_workers=args.workers
    )

    logger.info("Model loaded")
    model = Net()

    if torch.cuda.device_count() > 1:
        logger.info("Gpu count: {}".format(torch.cuda.device_count()))
        model = nn.DataParallel(model)

    model = model.to(device)

    criterion = nn.CrossEntropyLoss().to(device)
    optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=args.lr, momentum=args.momentum)

    for epoch in range(0, args.epochs):
        running_loss = 0.0
        for i, data in enumerate(train_loader):
            # get the inputs
            inputs, labels = data
            inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device)

            # zero the parameter gradients
            optimizer.zero_grad()

            # forward + backward + optimize
            outputs = model(inputs)
            loss = criterion(outputs, labels)
            loss.backward()
            optimizer.step()

            # print statistics
            running_loss += loss.item()
            if i % 2000 == 1999:  # print every 2000 mini-batches
                print("[%d, %5d] loss: %.3f" % (epoch + 1, i + 1, running_loss / 2000))
                running_loss = 0.0

    print("Finished Training")
    return _save_model(model, args.model_dir)


def _save_model(model, model_dir):
    logger.info("Saving the model.")
    path = os.path.join(model_dir, "model.pth")
    # recommended way from http://pytorch.org/docs/master/notes/serialization.html
    torch.save(model.cpu().state_dict(), path)


if __name__ == "__main__":
    parser = argparse.ArgumentParser()

    parser.add_argument(
        "--workers",
        type=int,
        default=2,
        metavar="W",
        help="number of data loading workers (default: 2)",
    )
    parser.add_argument(
        "--epochs",
        type=int,
        default=2,
        metavar="E",
        help="number of total epochs to run (default: 2)",
    )
    parser.add_argument(
        "--batch_size", type=int, default=4, metavar="BS", help="batch size (default: 4)"
    )
    parser.add_argument(
        "--lr",
        type=float,
        default=0.001,
        metavar="LR",
        help="initial learning rate (default: 0.001)",
    )
    parser.add_argument(
        "--momentum", type=float, default=0.9, metavar="M", help="momentum (default: 0.9)"
    )
    parser.add_argument(
        "--dist_backend", type=str, default="gloo", help="distributed backend (default: gloo)"
    )

    parser.add_argument("--hosts", type=json.loads, default=os.environ["SM_HOSTS"])
    parser.add_argument("--current-host", type=str, default=os.environ["SM_CURRENT_HOST"])
    parser.add_argument("--model-dir", type=str, default=os.environ["SM_MODEL_DIR"])
    parser.add_argument("--data-dir", type=str, default=os.environ["SM_CHANNEL_TRAINING"])
    parser.add_argument("--num-gpus", type=int, default=os.environ["SM_NUM_GPUS"])

    _train(parser.parse_args())


def model_fn(model_dir):
    logger.info("model_fn")
    device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
    model = Net()
    if torch.cuda.device_count() > 1:
        logger.info("Gpu count: {}".format(torch.cuda.device_count()))
        model = nn.DataParallel(model)

    with open(os.path.join(model_dir, "model.pth"), "rb") as f:
        model.load_state_dict(torch.load(f))
    return model.to(device)

Run a SageMaker training job

The SageMaker Python SDK makes it easy for us to interact with SageMaker. Here, we use the PyTorch estimator class to start a training job. We configure it with the following parameters:

  • entry_point: our training script.

  • role: an IAM role that SageMaker uses to access training and model data.

  • framework_version: the PyTorch version we wish to use. For a list of supported versions, see here.

  • instance_count: the number of training instances.

  • instance_type: the training instance type. For a list of supported instance types, see the AWS Documentation.

Once we our PyTorch estimator, we start a training job by calling fit() and passing the training data we uploaded to S3 earlier.

[9]:
from sagemaker.pytorch import PyTorch

estimator = PyTorch(
    entry_point="source/cifar10.py",
    role=role,
    framework_version="1.4.0",
    py_version='py3',
    instance_count=1,
    instance_type="ml.c5.xlarge",
)

estimator.fit(inputs)
2021-06-03 18:26:37 Starting - Starting the training job...
2021-06-03 18:27:01 Starting - Launching requested ML instancesProfilerReport-1622744796: InProgress
......
2021-06-03 18:28:01 Starting - Preparing the instances for training......
2021-06-03 18:29:01 Downloading - Downloading input data
2021-06-03 18:29:01 Training - Downloading the training image.....bash: cannot set terminal process group (-1): Inappropriate ioctl for device
bash: no job control in this shell
2021-06-03 18:29:41,665 sagemaker-training-toolkit INFO     Imported framework sagemaker_pytorch_container.training
2021-06-03 18:29:41,668 sagemaker-containers INFO     No GPUs detected (normal if no gpus installed)
2021-06-03 18:29:41,678 sagemaker_pytorch_container.training INFO     Block until all host DNS lookups succeed.
2021-06-03 18:29:44,701 sagemaker_pytorch_container.training INFO     Invoking user training script.
2021-06-03 18:29:45,128 sagemaker-containers INFO     Module default_user_module_name does not provide a setup.py. 
Generating setup.py
2021-06-03 18:29:45,128 sagemaker-containers INFO     Generating setup.cfg
2021-06-03 18:29:45,128 sagemaker-containers INFO     Generating MANIFEST.in
2021-06-03 18:29:45,129 sagemaker-containers INFO     Installing module with the following command:
/opt/conda/bin/python3.6 -m pip install . 
Processing /tmp/tmpvbbkfn_u/module_dir
Building wheels for collected packages: default-user-module-name
  Building wheel for default-user-module-name (setup.py): started
  Building wheel for default-user-module-name (setup.py): finished with status 'done'
  Created wheel for default-user-module-name: filename=default_user_module_name-1.0.0-py2.py3-none-any.whl size=7838 sha256=c931aceea70d0a1f63eee7e8d3cb872544194d2b77ae5b0e3a43f1d1991722bf
  Stored in directory: /tmp/pip-ephem-wheel-cache-zmpg4d5z/wheels/82/a0/c0/72b33b203d91e19a9f95f893e55e8bc204086f9025e177a224
Successfully built default-user-module-name
Installing collected packages: default-user-module-name
Successfully installed default-user-module-name-1.0.0
2021-06-03 18:29:47,407 sagemaker-containers INFO     No GPUs detected (normal if no gpus installed)
2021-06-03 18:29:47,419 sagemaker-containers INFO     No GPUs detected (normal if no gpus installed)
2021-06-03 18:29:47,430 sagemaker-containers INFO     No GPUs detected (normal if no gpus installed)
2021-06-03 18:29:47,439 sagemaker-containers INFO     Invoking user script

Training Env:

{
    "additional_framework_parameters": {},
    "channel_input_dirs": {
        "training": "/opt/ml/input/data/training"
    },
    "current_host": "algo-1",
    "framework_module": "sagemaker_pytorch_container.training:main",
    "hosts": [
        "algo-1"
    ],
    "hyperparameters": {},
    "input_config_dir": "/opt/ml/input/config",
    "input_data_config": {
        "training": {
            "TrainingInputMode": "File",
            "S3DistributionType": "FullyReplicated",
            "RecordWrapperType": "None"
        }
    },
    "input_dir": "/opt/ml/input",
    "is_master": true,
    "job_name": "pytorch-training-2021-06-03-18-26-36-486",
    "log_level": 20,
    "master_hostname": "algo-1",
    "model_dir": "/opt/ml/model",
    "module_dir": "s3://sagemaker-us-west-2-688520471316/pytorch-training-2021-06-03-18-26-36-486/source/sourcedir.tar.gz",
    "module_name": "cifar10",
    "network_interface_name": "eth0",
    "num_cpus": 4,
    "num_gpus": 0,
    "output_data_dir": "/opt/ml/output/data",
    "output_dir": "/opt/ml/output",
    "output_intermediate_dir": "/opt/ml/output/intermediate",
    "resource_config": {
        "current_host": "algo-1",
        "hosts": [
            "algo-1"
        ],
        "network_interface_name": "eth0"
    },
    "user_entry_point": "cifar10.py"
}

Environment variables:

SM_HOSTS=["algo-1"]
SM_NETWORK_INTERFACE_NAME=eth0
SM_HPS={}
SM_USER_ENTRY_POINT=cifar10.py
SM_FRAMEWORK_PARAMS={}
SM_RESOURCE_CONFIG={"current_host":"algo-1","hosts":["algo-1"],"network_interface_name":"eth0"}
SM_INPUT_DATA_CONFIG={"training":{"RecordWrapperType":"None","S3DistributionType":"FullyReplicated","TrainingInputMode":"File"}}
SM_OUTPUT_DATA_DIR=/opt/ml/output/data
SM_CHANNELS=["training"]
SM_CURRENT_HOST=algo-1
SM_MODULE_NAME=cifar10
SM_LOG_LEVEL=20
SM_FRAMEWORK_MODULE=sagemaker_pytorch_container.training:main
SM_INPUT_DIR=/opt/ml/input
SM_INPUT_CONFIG_DIR=/opt/ml/input/config
SM_OUTPUT_DIR=/opt/ml/output
SM_NUM_CPUS=4
SM_NUM_GPUS=0
SM_MODEL_DIR=/opt/ml/model
SM_MODULE_DIR=s3://sagemaker-us-west-2-688520471316/pytorch-training-2021-06-03-18-26-36-486/source/sourcedir.tar.gz
SM_TRAINING_ENV={"additional_framework_parameters":{},"channel_input_dirs":{"training":"/opt/ml/input/data/training"},"current_host":"algo-1","framework_module":"sagemaker_pytorch_container.training:main","hosts":["algo-1"],"hyperparameters":{},"input_config_dir":"/opt/ml/input/config","input_data_config":{"training":{"RecordWrapperType":"None","S3DistributionType":"FullyReplicated","TrainingInputMode":"File"}},"input_dir":"/opt/ml/input","is_master":true,"job_name":"pytorch-training-2021-06-03-18-26-36-486","log_level":20,"master_hostname":"algo-1","model_dir":"/opt/ml/model","module_dir":"s3://sagemaker-us-west-2-688520471316/pytorch-training-2021-06-03-18-26-36-486/source/sourcedir.tar.gz","module_name":"cifar10","network_interface_name":"eth0","num_cpus":4,"num_gpus":0,"output_data_dir":"/opt/ml/output/data","output_dir":"/opt/ml/output","output_intermediate_dir":"/opt/ml/output/intermediate","resource_config":{"current_host":"algo-1","hosts":["algo-1"],"network_interface_name":"eth0"},"user_entry_point":"cifar10.py"}
SM_USER_ARGS=[]
SM_OUTPUT_INTERMEDIATE_DIR=/opt/ml/output/intermediate
SM_CHANNEL_TRAINING=/opt/ml/input/data/training
PYTHONPATH=/opt/ml/code:/opt/conda/bin:/opt/conda/lib/python36.zip:/opt/conda/lib/python3.6:/opt/conda/lib/python3.6/lib-dynload:/opt/conda/lib/python3.6/site-packages

Invoking script with the following command:

/opt/conda/bin/python3.6 cifar10.py


[2021-06-03 18:29:49.550 algo-1:44 INFO json_config.py:90] Creating hook from json_config at /opt/ml/input/config/debughookconfig.json.
[2021-06-03 18:29:49.550 algo-1:44 INFO hook.py:192] tensorboard_dir has not been set for the hook. SMDebug will not be exporting tensorboard summaries.
[2021-06-03 18:29:49.550 algo-1:44 INFO hook.py:237] Saving to /opt/ml/output/tensors
[2021-06-03 18:29:49.550 algo-1:44 INFO state_store.py:67] The checkpoint config file /opt/ml/input/config/checkpointconfig.json does not exist.
[2021-06-03 18:29:49.551 algo-1:44 INFO hook.py:382] Monitoring the collections: losses
[2021-06-03 18:29:49.551 algo-1:44 INFO hook.py:443] Hook is writing from the hook with pid: 44


2021-06-03 18:30:02 Training - Training image download completed. Training in progress.[1,  2000] loss: 2.184
[1,  4000] loss: 1.845
[1,  6000] loss: 1.695
[1,  8000] loss: 1.600
[1, 10000] loss: 1.546
[1, 12000] loss: 1.487
[2,  2000] loss: 1.444
[2,  4000] loss: 1.407
[2,  6000] loss: 1.388
[2,  8000] loss: 1.358
[2, 10000] loss: 1.331
[2, 12000] loss: 1.319
Finished Training
2021-06-03 18:31:50,581 sagemaker-training-toolkit INFO     Reporting training SUCCESS

2021-06-03 18:32:03 Uploading - Uploading generated training model
2021-06-03 18:32:03 Completed - Training job completed
Training seconds: 191
Billable seconds: 191

Deploy the model for inference

After we train our model, we can deploy it to a SageMaker Endpoint, which serves prediction requests in real-time. To do so, we simply call deploy() on our estimator, passing in the desired number of instances and instance type for the endpoint:

[10]:
predictor = estimator.deploy(initial_instance_count=1, instance_type="ml.c5.xlarge")
-----!

Invoke the endpoint

We then use the returned predictor object to invoke our endpoint. For demonstration purposes, we also print out the image, its original label, and its predicted label.

[11]:
# get some test images
dataiter = iter(test_loader)
images, labels = dataiter.next()

# print images, labels, and predictions
show_img(torchvision.utils.make_grid(images))
print("GroundTruth: ", " ".join("%4s" % classes[labels[j]] for j in range(4)))

outputs = predictor.predict(images.numpy())

_, predicted = torch.max(torch.from_numpy(np.array(outputs)), 1)

print("Predicted:   ", " ".join("%4s" % classes[predicted[j]] for j in range(4)))
GroundTruth:   cat ship ship plane
Predicted:     cat  car  car ship
../../../_images/aws_sagemaker_studio_frameworks_pytorch_cnn_cifar10_pytorch_cnn_cifar10_22_1.png

Cleanup

Once finished, we delete our endpoint to release the instances (and avoid incurring extra costs).

[12]:
predictor.delete_endpoint()