Usa imágenes de Docker prediseñadas SageMaker

Amazon SageMaker 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 SageMaker proporcionados por Amazon y Deep Learning Containers (DLC), consulta Rutas de registro de Docker y código de ejemplo.

nota

Para obtener información sobre las imágenes de Docker para desarrollar soluciones de aprendizaje por refuerzo (RL) SageMaker, consulte RL Containers. SageMaker

Temas

• Política de soporte de SageMaker imágenes prediseñadas
• Imágenes de SageMaker Docker prediseñadas para aprendizaje profundo
• Imágenes prediseñadas de Amazon SageMaker Docker para Scikit-learn y Spark ML
• Entrenar una red de gráficos profundos
• Ampliar una contenedor precompilado