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Pre-built SageMaker Imágenes de AI Docker
Amazon SageMaker AI proporciona contenedores para sus algoritmos integrados e imágenes de Docker prediseñadas para algunos de los marcos de aprendizaje automático más comunes, como Apache MXNet, TensorFlow, PyTorch y Chainer. También admite bibliotecas de machine learning como scikit-learn y SparkML.
Puede utilizar estas imágenes desde su instancia de SageMaker bloc de notas o desde Studio. SageMaker También puedes ampliar las SageMaker imágenes prediseñadas para incluir las bibliotecas y las funciones necesarias. En los siguientes temas se proporciona más información acerca de las imágenes disponibles y cómo utilizarlas.
Para ver la ruta de registro de Docker y otros parámetros para cada uno de los algoritmos proporcionados por Amazon SageMaker AI y Deep Learning Containers (DLC), consulte Rutas de registro de Docker y código de ejemplo.
nota
Pre-built Las imágenes de los contenedores son propiedad de SageMaker AI y, en algunos casos, incluyen código propietario. Funciones como los trabajos de formación y procesamiento, la transformación por lotes y la inferencia en tiempo real utilizan credenciales propias del servicio para extraer y ejecutar imágenes en instancias de IA gestionadas SageMaker . Como no se utilizan las credenciales de los 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 prediseñadas.
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