Desarrolle algoritmos y modelos en Amazon SageMaker

Antes de poder crear recursos de paquetes de modelos y algoritmos para usarlos en Amazon SageMaker o incluirlos en una lista AWS Marketplace, debes desarrollarlos y empaquetarlos en contenedores de Docker.

nota

Cuando se crean algoritmos y paquetes modelo para incluirlos en ellos AWS Marketplace, SageMaker analiza los contenedores en busca de 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 un contenedor docker y almacenarse en Amazon ECR para poder usarlo en él. 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 SageMaker y empaquetarlos como contenedores, consulte. Use contenedores Docker para entrenar e implementar modelos Para ver un ejemplo completo de cómo crear un contenedor de algoritmos, consulte el ejemplo de cuaderno en https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/advanced_functionality/scikit_bring_your_own/scikit_bring_your_own.html. También puedes encontrar el ejemplo de cuaderno en una instancia de SageMaker bloc de notas. 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.

Pruebe siempre minuciosamente sus algoritmos antes de crear recursos algorítmicos para publicarlos 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. Tampoco se permiten las llamadas a los AWS servicios.

Desarrolle modelos en SageMaker

Un modelo desplegable SageMaker consta de un código de inferencia, artefactos del modelo, una función de IAM que se utiliza para acceder a los recursos y otra información necesaria para implementar el modelo. 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.

Para crear un modelo SageMaker, se ejecuta un trabajo de formación o se entrena un algoritmo de aprendizaje automático fuera de él. SageMaker Si realiza un trabajo de formación en SageMaker, los artefactos del modelo resultantes están disponibles ModelArtifacts sobre el terreno en respuesta a una llamada a la DescribeTrainingJoboperación. Para obtener información sobre cómo desarrollar un contenedor de SageMaker modelos, consulteUsar un código de inferencia propio. Para ver un ejemplo completo de cómo crear un contenedor de modelos a partir de un modelo entrenado fuera de él SageMaker, consulte el ejemplo de cuaderno en https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/advanced_functionality/xgboost_bring_your_own_model/xgboost_bring_your_own_model.html. También puedes encontrar el ejemplo de cuaderno en una instancia de SageMaker bloc de notas. 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.

Pruebe siempre minuciosamente sus modelos antes de crear paquetes de modelos para publicarlos en ellos 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. Tampoco se permiten las llamadas a los AWS servicios.