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原文作者：Amazon Web Services
使用 Amazon SageMaker AI 评估容器中的 Amazon Nova 评估容器来评估模型
Amazon SageMaker AI 评估容器提供了一个托管的、可定制的框架，用于评估机器学习模型。通过在 SageMaker 中使用 Amazon Nova 评估容器，您可以利用 Amazon Nova 提供的预构建模型评估功能。Amazon Nova 评估容器基于 Amazon Nova 模型评估工具包构建，是一个容器化的解决方案，旨在简化和标准化模型的评估过程。
本文将指导您如何在 Amazon SageMaker 中使用 Amazon Nova 评估容器来评估您的模型。我们将涵盖设置环境、配置评估作业以及解读结果等关键步骤。
Amazon Nova 评估容器的优势
Amazon Nova 评估容器旨在解决模型评估中的常见挑战，它提供了以下主要优势：
- 标准化评估：确保所有模型都使用一致的方法和指标进行评估。
- 可定制性：虽然提供了预构建的评估流程，但用户仍然可以根据特定需求定制评估脚本和逻辑。
- 易于部署：作为容器化解决方案，它可以轻松地集成到现有的 SageMaker 工作流程中。
- 集成性：与 SageMaker 生态系统紧密集成，便于管理评估作业和结果存储。
先决条件
在开始之前，请确保您已满足以下先决条件：
- Amazon SageMaker 访问权限：拥有运行 SageMaker 评估作业所需的 IAM 权限。
- 评估数据集：准备好用于评估模型的输入数据集。
- 模型构件：模型文件（例如 PyTorch、TensorFlow 模型）已上传到 Amazon S3。
设置评估环境
要使用 Amazon Nova 评估容器，您需要在 SageMaker 环境中指定正确的容器镜像 URI。
1. 获取容器 URI
Amazon Nova 评估容器的 URI 通常可以通过 Amazon ECR 或 SageMaker 提供的公共容器注册表获取。您需要根据您的 AWS 区域查找正确的 URI。
2. 准备评估脚本和配置
评估过程通常需要一个入口脚本（entry point script）来指导容器如何加载模型、加载数据并执行评估逻辑。此外，您还需要一个配置 JSON 文件来定义评估参数，例如评估指标、输出路径等。
# 示例配置片段 (evaluation_config.json)
{
"metrics": ["accuracy", "f1_score"],
"output_path": "s3://your-bucket/evaluation-results/",
"model_path": "s3://your-bucket/model-artifacts/model.tar.gz"
}
运行 SageMaker 评估作业
在 SageMaker 中，评估作业是使用 sagemaker.estimator.Estimator 或 sagemaker.model_evaluation.ModelEvaluation 类启动的。当使用 AI 评估容器时，关键在于指定正确的 Image URI 和 Entry Point。
以下是一个简化的 Python 示例，展示了如何使用 SageMaker SDK 配置和启动评估作业：
import sagemaker
from sagemaker.estimator import Estimator
# 获取当前会话
session = sagemaker.Session()
role = sagemaker.get_execution_role()
region = session.boto_region_name
# 替换为实际的 Amazon Nova 评估容器 URI
nova_image_uri = f".dkr.ecr.{region}.amazonaws.com/amazon-nova-evaluator:latest"
# 创建评估作业的 Estimator
evaluator = Estimator(
image_uri=nova_image_uri,
role=role,
instance_count=1,
instance_type='ml.m5.large',
sagemaker_session=session
)
# 定义评估输入
evaluation_input = sagemaker.inputs.TrainingInput(
s3_data='s3://your-bucket/evaluation-data/',
content_type='text/csv'
)
# 启动评估作业
evaluator.fit({
'training': evaluation_input,
'model': 's3://your-bucket/model-artifacts/model.tar.gz'
}, wait=True)
print("评估作业完成。")
解读评估结果
一旦评估作业完成，Amazon Nova 评估容器会将评估报告存储在您指定的 S3 路径中。这些结果通常以 JSON 格式或 SageMaker 兼容的评估报告格式提供，包含了所有定义的指标。
关键步骤：
- 下载报告：使用 Boto3 或 SageMaker SDK 从 S3 下载评估结果文件。
- 分析指标：检查诸如准确率 (Accuracy)、精确率 (Precision)、召回率 (Recall) 和 F1 分数等关键性能指标。
- 基准对比：将当前模型的性能与先前的基准或预期阈值进行比较。
💡 提示：对于复杂的模型，
Amazon Nova评估容器可能包含特定于模型类型的额外分析工具，确保查阅相关的 Amazon Nova 文档以获取更深入的洞察。
结论
Amazon Nova 评估容器为在 Amazon SageMaker 中进行模型评估提供了一个强大且标准化的框架。通过利用这些预构建的评估功能，团队可以更快地验证模型质量，减少 MLOps 管道中的手动工作量，并确保部署到生产环境中的模型符合严格的性能要求。
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