Desarrolle algoritmos y modelos en Amazon SageMaker

Para poder crear recursos de algoritmos y paquetes de modelos para usarlos en Amazon SageMaker o publicarlos en AWS Marketplace, tiene que desarrollarlos y empaquetarlos en contenedores de Docker.

nota

Cuando se crean algoritmos y paquetes de modelos para publicarlos en AWS Marketplace, SageMaker analiza los contenedores para detectar posibles vulnerabilidades de seguridad en los sistemas operativos compatibles.

Solo se admiten las siguientes versiones de los sistemas operativos:

• Debian: 6.0, 7, 8, 9, 10

• Ubuntu: 12.04, 12.10, 13.04, 14.04, 14.10, 15.04, 15.10, 16.04, 16.10, 17.04, 17.10, 18.04, 18.10

• CentOS: 5, 6, 7

• Oracle Linux: 5, 6, 7

• Alpine: 3.3, 3.4, 3.5

• Amazon Linux

Desarrolle algoritmos en SageMaker

Un algoritmo debe empaquetarse como contenedor de Docker y almacenarse en Amazon ECR para utilizarlo en SageMaker. El contenedor de Docker contiene el código de entrenamiento que se utiliza para ejecutar trabajos de entrenamiento y, de forma opcional, el código de inferencia utilizado para obtener inferencias de modelos entrenados mediante el algoritmo.

Para obtener información sobre cómo desarrollar algoritmos en SageMaker y empaquetarlos como contenedores, consulte Utilizar contenedores de Docker para crear modelos. Para consultar un ejemplo completo de cómo crear un contenedor de algoritmos, vea el bloc de notas de muestra que se encuentra en https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/advanced_functionality/scikit_bring_your_own/scikit_bring_your_own.html. También puede encontrar el bloc de notas de muestra en una instancia de bloc de notas de SageMaker. El bloc de notas se encuentra en la sección Funcionalidad avanzada y se denomina scikit_bring_your_own.ipynb. Para obtener información acerca de cómo usar los cuadernos de ejemplo en una instancia de cuaderno, consulte Ejemplo de cuadernos.

Compruebe siempre con todo detalle sus algoritmos antes de crear recursos de algoritmos para publicarlos en AWS Marketplace.

nota

Cuando un comprador se suscribe a su producto en contenedores, los contenedores de Docker se ejecutan en un entorno aislado (sin Internet). Cuando cree sus contenedores, no confíe en que podrá realizar llamadas salientes a través de Internet. Las llamadas a los servicios de AWS no están permitidas.

Desarrolle modelos en SageMaker

Un modelo que puede implementarse en SageMaker tiene un código de inferencia, artefactos de modelos, un rol de IAM que se usa para obtener acceso a recursos y demás información necesaria para implementar el modelo en SageMaker. Los artefactos de modelos son los resultados de entrenar un modelo mediante un algoritmo de machine learning. El código de inferencia debe empaquetarse en un contenedor de Docker y almacenarse en Amazon ECR. Puede empaquetar los artefactos de modelo en el mismo contenedor que el código de inferencia o bien almacenarlos en Amazon S3.

Puede crear un modelo ejecutando un trabajo de entrenamiento en SageMaker o bien entrenando un algoritmo de machine learning fuera de SageMaker. Si ejecuta un trabajo de entrenamiento en SageMaker, los artefactos de modelos obtenidos estarán disponibles en el campo ModelArtifacts en la respuesta a una llamada a la operación DescribeTrainingJob. Para obtener información sobre cómo desarrollar un contenedor de modelos de SageMaker, consulte Usar un código de inferencia propio. Para consultar un ejemplo completo de cómo crear un contenedor de modelos a partir de un modelo entrenado fuera de SageMaker, consulte el bloc de notas de muestra que se encuentra en https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/advanced_functionality/xgboost_bring_your_own_model/xgboost_bring_your_own_model.html. También puede encontrar el bloc de notas de muestra en una instancia de bloc de notas de SageMaker. El bloc de notas se encuentra en la sección Funcionalidad avanzada y se denomina xgboost_bring_your_own_model.ipynb. Para obtener información acerca de cómo usar los cuadernos de ejemplo en una instancia de cuaderno, consulte Ejemplo de cuadernos.

Compruebe siempre con todo detalle sus modelos antes de crear paquetes de modelos para publicarlos en AWS Marketplace.

nota

Cuando un comprador se suscribe a su producto en contenedores, los contenedores de Docker se ejecutan en un entorno aislado (sin Internet). Cuando cree sus contenedores, no confíe en que podrá realizar llamadas salientes a través de Internet. Las llamadas a los servicios de AWS no están permitidas.