Bring Your Own SageMaker Bild - Amazon SageMaker

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Bring Your Own SageMaker Bild

EIN SageMaker image ist eine Datei, die die Kernel, Sprachpakete und andere Abhängigkeiten identifiziert, die zum Ausführen eines Jupyter-Notebooks in Amazon erforderlich sind SageMaker Studiostudio Diese Images werden verwendet, um eine Umgebung zu erstellen, aus der Sie dann die Jupyter-Notebooks ausführen. Amazon SageMaker stellt viele integrierte Bilder zur Verfügung, die Sie verwenden können. Wenn Sie unterschiedliche Funktionen benötigen, können Sie Ihre eigenen benutzerdefinierten Bilder in Studio bringen. Eine Liste der integrierten Abbilder finden Sie unterAmazon verfügbar SageMaker -Abbilderaus.

EIN SageMaker Bildist ein Halter für eine Reihe von SageMaker Image-Versionenaus. Eine Image-Version stellt ein Container-Image dar, das kompatibel mit SageMaker Studio und in einem Amazon Elastic Container Registry (ECR) -Repository gespeichert. Jede Abbild-Version ist unveränderlich.

So machen Sie eine Gewohnheit SageMaker Bild, das allen Benutzern innerhalb einer Domäne zur Verfügung steht, hängen Sie das Bild an die Domäne an. Um ein Bild für einen einzelnen Benutzer verfügbar zu machen, hängen Sie das Bild an das Profil des Benutzers an. Wenn Sie ein Bild anhängen, SageMaker verwendet standardmäßig die neueste Image-Version. Sie können auch eine bestimmte Image-Version anfügen. Nachdem Sie die Version angehängt haben, können Sie die Version aus dem SageMaker Launcher oder die Bildauswahl beim Starten eines Notebooks.

Sie können Bilder und Image-Versionen erstellen und Bildversionen an Ihre Domain anhängen, indem Sie das SageMaker Studio-SteuerungsfeldAWS SDK for Python (Boto3), und dasAWS Command Line Interface(AWS CLI)aus. Sie können auch Bilder und Image-Versionen mit der SageMaker -Konsole, auch wenn Sie noch nicht in Studio gegangen sind.

SageMaker stellt Beispiel-Dockerfiles bereit, die als Ausgangspunkt für Ihre Custom verwendet werden können SageMaker Bilder imSageMaker Studio Benutzerdefinierte Image-Beispiele-Repository. Dazu gehören Dockerfiles für die folgenden Bilder:

  • Julia

  • R

  • Scala

  • Tensorflow 2

In den folgenden Themen wird erläutert, wie Sie Ihr eigenes Image mit dem SageMaker konsole und starten Sie das Image dann in SageMaker Studiostudio Ein umfassenderes Tutorial zeigt Ihnen zusätzlich, wie Sie ein benutzerdefiniertes Container-Image aus einer mitgelieferten R Dockerfile erstellen. Einen ähnlichen Blogartikel finden Sie unterEigene R-Umgebung nach Amazon einbinden SageMaker Studioaus. Hinweise zu Notizbüchern, die zeigen, wie Sie Ihr eigenes Bild für Training und Inferenz mitbringen, finden Sie unterAmazon SageMaker Studio-Container-Build-CLIaus.