Las traducciones son generadas a través de traducción automática. En caso de conflicto entre la traducción y la version original de inglés, prevalecerá la version en inglés.
Rutas de Docker Registry y código de ejemplo
En los siguientes temas se enumeran los parámetros de cada uno de los algoritmos y contenedores de aprendizaje profundo de esta región proporcionados por Amazon SageMaker AI. Para obtener más información, consulte Uso de imágenes de Docker prediseñadas de Sagemaker.
Utilice la ruta de la siguiente manera:
-
Para crear un trabajo de entrenamiento (create_training_job
), especifique la ruta de registro de Docker ( TrainingImage) y el modo de entrada de entrenamiento (TrainingInputMode) para la imagen de entrenamiento. Cree un trabajo de entrenamiento para entrena un modelo mediante un conjunto de datos específico. -
Para crear un modelo (create_model
), especifique la ruta de registro de Docker ( Image) para la imagen de inferencia (PrimaryContainer Image). SageMaker AI lanza instancias de computación de machine learning que se basan en la configuración de punto de conexión e implementa el modelo, que incluye artefactos (el resultado de la entrenamiento de modelos). -
Para crear un monitor modelo, seleccione la región de AWS y, a continuación, seleccione Monitor de modelos (algoritmo). Para obtener más información, consulte Amazon SageMaker AI Model Monitor prebuilt container.
nota
Las imágenes de contenedores precompiladas son propiedad de SageMaker AI y, en algunos casos, incluyen código propietario. Capacidades como los trabajos de entrenamiento y procesamiento, la transformación por lotes y la inferencia en tiempo real utilizan credenciales propias del servicio para extraer y ejecutar imágenes en instancias administradas de SageMaker AI. Dado que no se utilizan credenciales de clientes, las políticas de AWS IAM (incluidas las políticas de control de servicios y las políticas de control de recursos) que denieguen los permisos de Amazon ECR no impiden el uso de imágenes precompiladas.
nota
Para la ruta de registro, use la etiqueta de la versión de :1 para asegurarse de que utiliza una versión estable del algoritmo/DLC. Puede alojar de forma fiable un modelo de entrenamiento mediante una imagen con la etiqueta :1 en la imagen de inferencia que tiene la etiqueta :1. Si se usa la etiqueta :latest en la ruta de registro, se le proporcionará la versión más actualizada del algoritmo/DLC, pero pueden generarse problemas de compatibilidad con versiones anteriores. Evite utilizar la etiqueta :latest para fines de producción.
importante
Cuando recupere el URI de imagen de XGBoost de SageMaker AI, no utilice :latest ni :1 para la etiqueta del URI de la imagen. Debe especificar una de las versiones compatibles para elegir el contenedor XGBoost administrado por SageMaker AI con la versión nativa del paquete XGBoost que desee utilizar. Para encontrar la versión del paquete migrada a los contenedores XGBoost de SageMaker AI, elija la Región de AWS y vaya a la sección XGBoost (algoritmo).
Para encontrar la ruta de registro, elija la región de AWS y, a continuación, el algoritmo o DLC.
