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Docker-Registrierungspfade und Beispielcode
In den folgenden Themen sind der Docker-Registrierungspfad und andere Parameter für jeden der von Amazon SageMaker bereitgestellten Algorithmen und Deep Learning Containers (DLC) aufgeführt. Weitere Informationen finden Sie unter Verwenden von vorgefertigten SageMaker-Docker-Images.
Verwenden Sie den Pfad wie folgt:
-
Zum Erstellen eines Schulungsauftrags (create_training_job
) geben Sie den Docker Registry-Pfad ( TrainingImage
) und den Schulungseingabemodus (TrainingInputMode
) für das Schulungsabbild an. Sie erstellen einen Schulungsauftrag zum Schulen eines Modells mit einem bestimmten Datensatz. -
Zum Erstellen eines Modells (create_model
) geben Sie den Docker Registry-Pfad ( Image
) für das InterferenzabbildPrimaryContainer Image
an. SageMaker startet Compute-Instances für Machine Learning, die auf der Endpunktkonfiguration basieren, und stellt das Modell bereit, das die Artefakte (das Ergebnis der Modellschulung) enthält. -
Um einen Modellmonitor zu erstellen, wählen Sie die AWS Region und dann Modellmonitor (Algorithmus) aus. Weitere Informationen finden Sie unter Amazon SageMaker Model Monitor vorkonfigurierter Container.
Anmerkung
Verwenden Sie für den Registrierungspfad das :1
Versions-Tag, um sicherzustellen, dass Sie eine stabile Version des Algorithmus/DLCs 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. Das Verwenden des :latest
Tags im Registrierungspfad stellt Ihnen die aktuelle Version des Algorithmus bereit, kann aber zu Problemen mit der Abwärtskompatibilität führen. Vermeiden Sie die Verwendung des :latest
-Tags für Produktionszwecke.
Wichtig
Wenn Sie den SageMaker XGBoost-Image-URI abrufen, verwenden Sie nicht :latest
oder :1
für das Bild-URI-Tag. Sie müssen eine der unterstützten Versionen angeben, um den von SageMaker verwalteten XGBoost-Container mit der nativen XGBoost-Paketversion auszuwählen, die Sie verwenden möchten. Um die Paketversion zu finden, die in die SageMaker XGBoost-Container migriert wurde, wählen Sie Ihre aus und navigieren Sie AWS-Region dann zum Abschnitt XGBoost (Algorithmus).
Um den Registrierungspfad zu finden, wählen Sie die AWS Region und dann den Algorithmus oder DLC aus.
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