View a markdown version of this page

Amazon SageMaker AI in AWS European Sovereign Cloud - AWS European Sovereign Cloud User Guide
Wie Amazon SageMaker AI unterscheidet sichDokumentation

Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

Amazon SageMaker AI in AWS European Sovereign Cloud

In diesem Thema werden die Funktionen von Amazon SageMaker AI in der AWS European Sovereign Cloud Region beschrieben.

Amazon SageMaker AI ist eine vollständig verwaltete Plattform, die jedem Entwickler und Datenwissenschaftler die Möglichkeit bietet, Modelle für maschinelles Lernen (ML) schnell zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen. SageMaker KI nimmt jedem Schritt des maschinellen Lernprozesses die Arbeit ab und erleichtert so die Entwicklung qualitativ hochwertiger Modelle.

Wie Amazon SageMaker AI unterscheidet sich

Die folgenden Unterschiede gelten für Amazon SageMaker AI:

  • Nur die folgenden Funktionen sind verfügbar:

    • Trainingsjobs — Der schnelle Dateieingabemodus und IFDP werden nicht unterstützt.

    • Verarbeitungsaufträge — Die Verarbeitung von Aufträgen, die SageMaker Spark Container Images verwenden, wird nicht unterstützt.

    • Real-time Inferenz — Die folgenden Funktionen werden nicht unterstützt:

      • Auto-Scaling

      • Asynchrone Inferenz

      • Serverlose Inferenz

      • Komponenten der Inferenz

    • Studio

      • Die Authentifizierung mit AWS Identity and Access Management wird unterstützt; die Authentifizierung mit IAM Identity Center wird nicht unterstützt.

      • Die Planung eines Notebook-Jobs wird nicht unterstützt.

      • Nur die VPC-Option ist verfügbar, und das öffentliche Internet ist nicht verfügbar.

    • AWS Deep Learning Containers (DLC) — Bilder werden in einer privaten Amazon ECR-Registrierung in veröffentlicht. AWS European Sovereign Cloud Verwenden Sie die folgenden Informationen, um sich bei der Registrierung zu authentifizieren und Image-URIs zu erstellen:

      • Registrierungskonto — 204133271717 hostet die DLC-Images (z. B. base und vLLM).

      • ECR-Anmeldung — authentifizieren Sie sich bei der Registrierung:

        aws ecr get-login-password --region eusc-de-east-1 | docker login --username AWS --password-stdin 204133271717.dkr.ecr.eusc-de-east-1.amazonaws.eu

      • Bild-URI-Format:

        204133271717.dkr.ecr.eusc-de-east-1.amazonaws.eu/<REPOSITORY>:<TAG>

        Zum Beispiel das base Repository mit dem Tagruntime-cu130-amzn2023:

        204133271717.dkr.ecr.eusc-de-east-1.amazonaws.eu/base:runtime-cu130-amzn2023

      • Verfügbare Repositorys - sagemaker-scikit-learn und sagemaker-xgboost sind nicht verfügbar.

      • Verfügbare Tags — in dieser Region sind nur veränderbare Tags verfügbar. Ein veränderbares Tag kann einem neueren Bild zugeordnet werden, wenn eine Version gepatcht oder aktualisiert wird. Wenn Sie also zu einem späteren Zeitpunkt dasselbe Tag aufrufen, kann dies zu einem anderen Bildinhalt führen. Unveränderliche Tags, die an einen festen, unveränderlichen Build gebunden sind, werden im Allgemeinen nicht veröffentlicht, abgesehen von einigen wenigen Ausnahmen, die von bestimmten Benutzern verlangt werden (z. B. die vLLM-Tags). -v1.x SageMaker Zur Veranschaulichung des Schemas mit veränderlichen Tags:

        • Ubuntu-based vLLM - verfügbare Schlagworte:,. 0.25.1-gpu-py312-cu130-ubuntu22.04-ec2 0.25.1-gpu-py312-ec2 Unveränderliche Tags wie 0.25.1-gpu-py312-cu130-ubuntu22.04-ec2-v1.2-2026-07-20-21-30-05 und 0.25-gpu-py312-cu130-ubuntu22.04-ec2-v1 sind nicht verfügbar.

        • AL2023-based vLLM - verfügbare Tags:server-cuda-v2.1,,. server-cuda-v2 server-cuda Unveränderliche Tags wie server-cuda-v2.1.3 sind nicht verfügbar.

        • Für die vollständige, aktuelle Liste der Tags in einem Repository verwenden Sie die standardmäßigen Amazon ECR-CLI-Befehle (aws ecr list-images/aws ecr describe-images) für die eusc-de-east-1 Region.

      • Nicht alle Framework-Versionen werden aktiv gepatcht. Versionen folgen den standardmäßigen DLC-Supportrichtlinien. Verwenden Sie eine aktuell unterstützte Version, um sicherzustellen, dass Sie weiterhin Sicherheitspatches erhalten.

    • Modellkarten

    • Modellregistrierung

    • Pipelines

    • Python SDK

    • JupyterLab

    • Suche — Die Suche liefert keine Ergebnisse für SageMaker KI-Funktionen, die nicht verfügbar sind.

    • Metriken — Öffentliche Endpunkte werden nicht unterstützt; nur interne Endpunkte werden unterstützt.

    • Distribution

    • Bilder

    • Rollenmanager

Dokumentation