Contenedores de Docker personalizados con SageMaker AI

Puede adaptar una imagen de Docker existente para que funcione con SageMaker AI. Es posible que necesite utilizar una imagen de Docker externa existente con SageMaker AI si tiene un contenedor que cumpla con los requisitos de características o seguridad que actualmente no son compatibles con una imagen de SageMaker AI precompilada. Hay dos toolkits que le permiten traer su propio contenedor y adaptarlo para que funcione con SageMaker AI:

En los siguientes temas se muestra cómo adaptar la imagen existente mediante los SageMaker Training y Inference Toolkits:

Bibliotecas de marcos individuales

Además del Kit de herramientas de entrenamiento de SageMaker y del Kit de herramientas de inferencias de SageMaker, SageMaker AI también ofrece kits de herramientas especializados para TensorFlow, MXNet, PyTorch y Chainer. En la siguiente tabla se proporcionan vínculos a los repositorios de GitHub que incluyen el código fuente y Dockerfiles sus respectivos toolkits de servicio. Las instrucciones vinculadas son para usar el SDK de Python para ejecutar algoritmos de entrenamiento y modelos de host en SageMaker AI. La funcionalidad de estas bibliotecas individuales se incluye en el Kit de herramientas de entrenamiento de SageMaker AI y el Kit de herramientas de inferencias de SageMaker AI.