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【以下的回答经过翻译处理】 感谢您提出这个问题。是的,正如您所指出的那样,在基础的CreateHyperparameterTuningJob
API中不支持Environment
集合,因此当运行调参器时,SageMaker Python SDK无法使用它。
如在SM Py SDK GitHub问题页面中讨论的那样,您可以考虑改为使用超参数来通过参数传递给作业。
如果您特别需要环境变量来进行某些其他进程/库,还可以探索通过Python脚本设置变量(也许是从超参数到环境变量的映射)。
或者另一种选择是自定义您的容器映像以通过ENV命令来导入变量。例如,要自定义现有的AWS Deep Learning容器(框架容器),您可以:
- 使用
sagemaker.image_uris.retrieve(...)
查找给定框架、版本、区域等的基础镜像URI。您需要对此注册表进行Docker身份验证以及您自己的Amazon ECR帐户。 - 创建一个Docker文件,将此基础镜像URI作为参数并从中构建
FROM
。类似于此示例 - 添加所需的
ENV
命令以导入您需要的(静态)环境变量 docker build
您的自定义容器(将基础镜像URI作为“ --build-arg”传递),将其上传到Amazon ECR
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