Imágenes de Docker de SageMaker AI precompiladas
Amazon SageMaker AI proporciona contenedores para sus algoritmos integrados e imágenes de Docker precompiladas para algunos de los marcos de machine learning 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 cuaderno de SageMaker o desde SageMaker Studio. También puede ampliar las imágenes precompiladas de SageMaker para incluir las bibliotecas y las funcionalidad 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 y contenedores de aprendizaje profundo (DLC) proporcionados por Amazon SageMaker AI, consulte Rutas de registro de Docker y código de ejemplo.
Para obtener más información sobre imágenes de Docker para desarrollar soluciones de aprendizaje por refuerzo (RL) en SageMaker AI, consulte Contenedores RL de SageMaker AI
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.
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