Sélectionner vos préférences de cookies

Nous utilisons des cookies essentiels et des outils similaires qui sont nécessaires au fonctionnement de notre site et à la fourniture de nos services. Nous utilisons des cookies de performance pour collecter des statistiques anonymes afin de comprendre comment les clients utilisent notre site et d’apporter des améliorations. Les cookies essentiels ne peuvent pas être désactivés, mais vous pouvez cliquer sur « Personnaliser » ou « Refuser » pour refuser les cookies de performance.

Si vous êtes d’accord, AWS et les tiers approuvés utiliseront également des cookies pour fournir des fonctionnalités utiles au site, mémoriser vos préférences et afficher du contenu pertinent, y compris des publicités pertinentes. Pour accepter ou refuser tous les cookies non essentiels, cliquez sur « Accepter » ou « Refuser ». Pour effectuer des choix plus détaillés, cliquez sur « Personnaliser ».

ContainerConfig

Mode de mise au point
ContainerConfig - AWS Clean Rooms ML
Cette page n'a pas été traduite dans votre langue. Demande de traduction

Provides configuration information for the dockerized container where the model algorithm is stored.

Contents

imageUri

The registry path of the docker image that contains the algorithm. Clean Rooms ML supports both registry/repository[:tag] and registry/repositry[@digest] image path formats. For more information about using images in Clean Rooms ML, see the Sagemaker API reference.

Type: String

Length Constraints: Minimum length of 1. Maximum length of 255.

Pattern: .*

Required: Yes

arguments

The arguments for a container used to run a training job. See How Amazon SageMaker Runs Your Training Image for additional information. For more information, see How Sagemaker runs your training image.

Type: Array of strings

Array Members: Minimum number of 1 item. Maximum number of 100 items.

Length Constraints: Minimum length of 1. Maximum length of 256.

Pattern: .*

Required: No

entrypoint

The entrypoint script for a Docker container used to run a training job. This script takes precedence over the default train processing instructions. See How Amazon SageMaker Runs Your Training Image for additional information. For more information, see How Sagemaker runs your training image.

Type: Array of strings

Array Members: Minimum number of 1 item. Maximum number of 100 items.

Length Constraints: Minimum length of 1. Maximum length of 256.

Pattern: .*

Required: No

metricDefinitions

A list of metric definition objects. Each object specifies the metric name and regular expressions used to parse algorithm logs. AWS Clean Rooms ML publishes each metric to all members' Amazon CloudWatch using IAM role configured in PutMLConfiguration.

Type: Array of MetricDefinition objects

Array Members: Minimum number of 0 items. Maximum number of 40 items.

Required: No

See Also

For more information about using this API in one of the language-specific AWS SDKs, see the following:

Rubrique suivante :

Dataset

Rubrique précédente :

ConfiguredModelAlgorithmSummary

Sur cette page

ConfidentialitéConditions d'utilisation du sitePréférences de cookies
© 2025, Amazon Web Services, Inc. ou ses affiliés. Tous droits réservés.