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# SageMaker

> W&B を Amazon SageMaker と統合する方法。

W\&B は [Amazon SageMaker](https://aws.amazon.com/sagemaker/) と連携しており、ハイパーパラメーターの自動読み込み、分散実行された Runs のグルーピング、およびチェックポイントからの実行再開を自動的に行います。

## 認証

W\&B はトレーニングスクリプトからの相対パスで `secrets.env` という名前のファイルを検索し、`wandb.init()` が呼び出されたときにそれらを環境変数にロードします。実験を起動するために使用するスクリプト内で `wandb.sagemaker_auth(path="source_dir")` を呼び出すことで、`secrets.env` ファイルを生成できます。このファイルは必ず `.gitignore` に追加してください！

## 既存の Estimator

SageMaker の事前設定済み Estimator を使用している場合は、ソースディレクトリに wandb を含む `requirements.txt` を追加する必要があります。

```text theme={null}
wandb
```

Python 2 を実行している Estimator を使用している場合は、wandb をインストールする前に、この [wheel](https://pythonwheels.com) から直接 `psutil` をインストールする必要があります。

```text theme={null}
https://wheels.galaxyproject.org/packages/psutil-5.4.8-cp27-cp27mu-manylinux1_x86_64.whl
wandb
```

完全なサンプルについては [GitHub](https://github.com/wandb/examples/tree/master/examples/pytorch/pytorch-cifar10-sagemaker) を確認し、詳細は [ブログ](https://wandb.ai/site/articles/running-sweeps-with-sagemaker) をご覧ください。

また、SageMaker と W\&B を使用した感情分析器のデプロイに関する [Deploy Sentiment Analyzer Using SageMaker and W\&B チュートリアル](https://wandb.ai/authors/sagemaker/reports/Deploy-Sentiment-Analyzer-Using-SageMaker-and-W-B--VmlldzoxODA1ODE) も併せてご参照ください。

<Warning>
  W\&B の sweep agent は、SageMaker インテグレーションがオフになっている場合にのみ、SageMaker ジョブ内で期待通りに動作します。`wandb.init` の呼び出しを以下のように修正して、SageMaker インテグレーションをオフにしてください。

  ```python theme={null}
  wandb.init(..., settings=wandb.Settings(sagemaker_disable=True))
  ```
</Warning>