应用扩展策略 - Amazon SageMaker
应用扩展策略 (Amazon CLI)应用扩展策略（Application Auto Scaling API）
Amazon Web Services 文档中描述的 Amazon Web Services 服务或功能可能因区域而异。要查看适用于中国区域的差异，请参阅中国的 Amazon Web Services 服务入门。

本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异，则一律以英文原文为准。

应用扩展策略

注册模型并定义扩展策略后，将扩展策略应用于已注册的模型。要应用扩展策略，您可以使用Amazon CLI或者 Application Auto Scaling API。

应用扩展策略 (Amazon CLI)

要将扩展策略应用于模型，请使用具有以下参数的 put-scaling-policy Amazon CLI 命令：

  • --policy-name— 扩展策略的名称。

  • --policy-type—将该值设置为TargetTrackingScaling.

  • --resource-id— 变体的资源标识符。对于该参数，资源类型为 endpoint，唯一标识符为变体的名称。例如 endpoint/MyEndpoint/variant/MyVariant。

  • --service-namespace— 将该值设置为sagemaker.

  • --scalable-dimension— 将该值设置为 sagemaker:variant:DesiredInstanceCount.

  • --target-tracking-scaling-policy-configuration—用于模型的目标跟踪扩展策略配置。

以下示例与 Application Auto Scaling 结合使用以应用一个名为的目标跟踪扩展策略。myscalablepolicy到名为的模型（变体）myscalablevariant. 策略配置保存在一个名为 config.json 的文件中。

aws application-autoscaling put-scaling-policy \
    --policy-name myscalablepolicy \
    --policy-type TargetTrackingScaling \
    --resource-id endpoint/MyEndpoint/variant/MyVariant \
    --service-namespace sagemaker \
    --scalable-dimension sagemaker:variant:DesiredInstanceCount \
    --target-tracking-scaling-policy-configuration file://config.json

应用扩展策略（Application Auto Scaling API）

要使用 Application Auto Scaling API 将扩展策略应用于变体，请使用PutScalingPolicy具有以下参数的 Application Auto Scaling API 操作：

  • PolicyName— 扩展策略的名称。

  • ServiceNamespace— 将该值设置为sagemaker.

  • ResourceID— 变体的资源标识符。对于该参数，资源类型为 endpoint，唯一标识符为变体的名称。例如，endpoint/MyEndpoint/variant/MyVariant。

  • ScalableDimension— 将该值设置为到sagemaker:variant:DesiredInstanceCount.

  • PolicyType— 将该值设置为TargetTrackingScaling.

  • TargetTrackingScalingPolicyConfiguration—用于变体的目标跟踪扩展策略配置。

以下示例使用 Application Auto Scaling 应用一个名为的目标跟踪扩展策略。myscalablepolicy转换为名为的变体myscalablevariant. 它基于 SageMakerVariantInvocationsPerInstance 预定义指标使用策略配置。

POST / HTTP/1.1
Host: autoscaling.us-east-2.amazonaws.com
Accept-Encoding: identity
X-Amz-Target: AnyScaleFrontendService.
X-Amz-Date: 20160506T182145Z
User-Agent: aws-cli/1.10.23 Python/2.7.11 Darwin/15.4.0 botocore/1.4.8
Content-Type: application/x-amz-json-1.1
Authorization: AUTHPARAMS

{
    "PolicyName": "myscalablepolicy",
    "ServiceNamespace": "sagemaker",
    "ResourceId": "endpoint/MyEndpoint/variant/MyVariant",
    "ScalableDimension": "sagemaker:variant:DesiredInstanceCount",
    "PolicyType": "TargetTrackingScaling",
    "TargetTrackingScalingPolicyConfiguration": {
        "TargetValue": 70.0,
        "PredefinedMetricSpecification":
        {
            "PredefinedMetricType": "SageMakerVariantInvocationsPerInstance"
        }
    }
}