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Contrato de contêineres personalizados para Multi-Model endpoints

Para lidar com vários modelos, seu contêiner deve suportar um conjunto de APIs que permitam que a Amazon SageMaker AI se comunique com o contêiner para carregar, listar, obter e descarregar modelos conforme necessário. O model_name é usado no novo conjunto de APIs como parâmetro de entrada de chave. Espera-se que o contêiner do cliente acompanhe os modelos carregados usando model_name como chave de mapeamento. Além disso, o model_name é um identificador opaco e não é necessariamente o valor do parâmetro TargetModel passado para a API InvokeEndpoint. O valor TargetModel original na solicitação InvokeEndpoint é passado para o contêiner nas APIs como um cabeçalho X-Amzn-SageMaker-Target-Model que pode ser usado para fins de registros em log.

Você pode configurar as seguintes APIs em seus contêineres para endpoints multimodelo compatíveis com CPU:

API para carregar modelo

Instrui o contêiner a carregar um modelo específico presente no campo url do corpo na memória do contêiner do cliente e a manter o controle dele com o model_name atribuído. Depois que um modelo é carregado, o contêiner deve estar pronto para atender a solicitações de inferência usando esse model_name.

POST /models HTTP/1.1
Content-Type: application/json
Accept: application/json

{
     "model_name" : "{model_name}",
     "url" : "/opt/ml/models/{model_name}/model",
}

API para listar modelo

Retorna a lista de modelos carregados na memória do contêiner do cliente.

GET /models HTTP/1.1
Accept: application/json

Response = 
{
    "models": [
        {
             "modelName" : "{model_name}",
             "modelUrl" : "/opt/ml/models/{model_name}/model",
        },
        {
            "modelName" : "{model_name}",
            "modelUrl" : "/opt/ml/models/{model_name}/model",
        },
        ....
    ]
}

Essa API também oferece apoio à paginação.

GET /models HTTP/1.1
Accept: application/json

Response = 
{
    "models": [
        {
             "modelName" : "{model_name}",
             "modelUrl" : "/opt/ml/models/{model_name}/model",
        },
        {
            "modelName" : "{model_name}",
            "modelUrl" : "/opt/ml/models/{model_name}/model",
        },
        ....
    ]
}

SageMaker Inicialmente, a IA pode chamar a API List Models sem fornecer um valor paranext_page_token. Se um campo nextPageToken for retornado como parte da resposta, ele será fornecido como o valor para next_page_token em uma chamada subsequente da List Models. Se um nextPageToken não for retornado, significa que não há mais modelos para retornar.

API para obter modelo

Essa é uma API de leitura simples na entidade model_name.

GET /models/{model_name} HTTP/1.1
Accept: application/json

{
     "modelName" : "{model_name}",
     "modelUrl" : "/opt/ml/models/{model_name}/model",
}

API para descarregar modelo

Instrui a plataforma de SageMaker IA a instruir o contêiner do cliente a descarregar um modelo da memória. Isso inicia a remoção de um modelo candidato conforme determinado pela plataforma ao iniciar o processo de carregamento de um novo modelo. Os recursos provisionados em model_name deverão ser recuperados pelo contêiner quando essa API retornar uma resposta.

DELETE /models/{model_name}

API para invocar modelo

Faz uma solicitação de predição do model_name específico fornecido. A InvokeEndpoint solicitação do SageMaker AI Runtime é compatível X-Amzn-SageMaker-Target-Model com um novo cabeçalho que segue o caminho relativo do modelo especificado para invocação. O sistema de SageMaker IA constrói o caminho absoluto do modelo combinando o prefixo fornecido como parte da chamada da CreateModel API com o caminho relativo do modelo.

POST /models/{model_name}/invoke HTTP/1.1
Content-Type: ContentType
Accept: Accept
X-Amzn-SageMaker-Custom-Attributes: CustomAttributes
X-Amzn-SageMaker-Target-Model: [relativePath]/{artifactName}.tar.gz

Além disso, em instâncias de GPU, se InvokeEndpoint falhar devido à falta de memória ou de outros recursos, essa API deve retornar um código de status HTTP 507 para a SageMaker IA, que então inicia o descarregamento de modelos não utilizados para recuperação.