Imágenes de Docker de IA prediseñadas SageMaker

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

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

nota

Las imágenes de contenedores prediseñadas son propiedad de SageMaker AI y, en algunos casos, incluyen código propietario. Algunas funciones, como los trabajos de formación y procesamiento, la transformación por lotes y la inferencia en tiempo real, utilizan credenciales propias del servicio para extraer y ejecutar imágenes en instancias de IA gestionadas. SageMaker Como no se utilizan las credenciales de los 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 prediseñadas.

Temas

• Política de soporte de SageMaker imágenes prediseñadas

• Imágenes de Docker de SageMaker IA prediseñadas para aprendizaje profundo

• Acceso a imágenes de Docker para Scikit-learn y Spark ML

• Red de gráficos profundos

• Ampliar una contenedor precompilado