SageMakerで既存の学習済みモデルをS3から取得してデプロイする

背景

SageMaker関連の記事では、コードの中で学習させたモデルをそのままデプロイする
というようなサンプルコードを多く見かける。
例えば以下のように、モデル（コード中ではbt_model）を定義して学習し、そのままその変数を使ってデプロイする（コード中ではbt_model.deploy）というようなもの。

# データの準備部分は省略
# モデルを定義
import boto3
region_name = boto3.Session().region_name
container = sagemaker.image_uris.retrieve("blazingtext", region_name)
bt_model = sagemaker.estimator.Estimator(container,
                                         role=role,
                                         instance_count=1, 
                                         instance_type='ml.m4.xlarge',
                                         input_mode= 'File',
                                         sagemaker_session=sess)
# パラメータを設定
bt_model.set_hyperparameters(mode="supervised",
                            epochs=10,
                            vector_dim=10,
                            early_stopping=True,
                            patience=4,
                            min_epochs=5)
# 学習
bt_model.fit(inputs=data_channels, logs=True)
# デプロイ
text_classifier = bt_model.deploy(initial_instance_count = 1,instance_type = 'ml.m4.xlarge')

しかし例えば、前日に学習させたモデルを翌日にデプロイするといった場合、
Pythonを一度終了してしまうと、モデルの変数（上記の場合bt_model)は消えているため、デプロイができない。
bt_modelを再度学習するのはもちろん避けたい。
ではどうするか？

既存の学習済みモデルをS3から取得してデプロイする

こういった場合は、sagemaker.model.Modelを使う。
学習されたモデルはS3上に出力されているので、それを参照してデプロイすることができる。
公式ドキュメント

image_urlはモデルを動かすための（学習にも使ったであろう）Dockerコンテナイメージ
model_dataは学習したモデルが格納されているS3の場所（URI）
roleはSageMakerを使うためのAWSのrole
predictor_clsはよくわからんけど必須。詳しくはこちら

import sagemaker
# 既存のモデルを取得して、bt_modelに入れる
bt_model = sagemaker.model.Model(
    image_uri = sagemaker.image_uris.retrieve("blazingtext", "ap-northeast-1") 
    ,model_data = "s3://sagemaker-ap-northeast-1-****************************/model.tar.gz"
    ,role = "arn:aws:iam::*********************************"
    ,predictor_cls = sagemaker.predictor.RealTimePredictor
)

# bt_modelをデプロイする
text_classifier = bt_model.deploy(initial_instance_count = 1,instance_type = 'ml.m4.xlarge')

これで、以前に作成した学習済みモデルや、他人の作ったモデルをデプロイすることができます。

おわり

終わりです。お疲れ様でした。