Docker-Registrierungspfade und Beispielcode - Amazon SageMaker

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Docker-Registrierungspfade und Beispielcode

In den folgenden Themen werden der Docker-Registrierungspfad und andere Parameter für jeden der von Amazon SageMaker bereitgestellten Algorithmen und Deep Learning Containers (DLC) aufgeführt.

Verwenden Sie den Pfad wie folgt:

  • So erstellen Sie einen Schulungsauftrag (create_training_job), geben Sie den Docker-Registrierungspfad (TrainingImage) und der Trainingseingabemodus (TrainingInputMode) für das Trainingsbild. Sie erstellen einen Schulungsauftrag zum Schulen eines Modells mit einem bestimmten Datensatz.

  • So erstellen Sie ein Modell (create_model), geben Sie den Docker-Registrierungspfad (Image) für das Inferenzbild (PrimaryContainer Image) enthalten. SageMaker startet Datenverarbeitungs-Instances für maschinelles Lernen, die auf der Endpunktkonfiguration basieren, und stellt das Modell bereit, das die Artefakte enthält (das Ergebnis der Modellschulung).

Anmerkung

Verwenden Sie für den Registrierungspfad die:1Versions-Tag, um sicherzustellen, dass Sie eine stabile Version des Algorithmus/DLC verwenden. Sie können ein Modell, das mithilfe eines Abbilds geschult wurde, zuverlässig mit dem :1-Tag auf einem Inferenzabbild hosten, das den :1-Tag aufweist. Verwendung der:latest-Tag im Registrierungspfad stellt Ihnen die aktuellste Version des Algorithmus/DLC bereit, kann aber zu Problemen mit der Abwärtskompatibilität führen. Vermeiden Sie die Verwendung des :latest-Tags für Produktionszwecke.

Verwenden Sie für XGBoost nicht:latestoder:1aus. Verwenden Sie die spezifische Version, die Sie benötigen, z.:0.90-1-cpu-py3,:0.90-2-cpu-py3,:1.0-1-cpu-py3, oder:1.2-1aus.

Um den Registrierungspfad zu finden, wählen Sie dieAWSRegion und wählen Sie dann den Algorithmus oder den DLC aus.