Les traductions sont fournies par des outils de traduction automatique. En cas de conflit entre le contenu d'une traduction et celui de la version originale en anglais, la version anglaise prévaudra.
Regrouper votre code sous forme d'images pour les produits d'apprentissage automatique dans AWS Marketplace
Les produits de machine learning AWS Marketplace utilisent Amazon SageMaker AI pour créer et exécuter la logique d'apprentissage automatique que vous proposez aux acheteurs. SageMaker L'IA exécute des images de conteneurs Docker qui contiennent votre logique. SageMaker L'IA gère ces conteneurs dans une infrastructure sécurisée et évolutive. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Sécurité et propriété intellectuelle avec Amazon SageMaker AI. Les sections suivantes fournissent des informations sur la façon d'empaqueter votre code dans des images de conteneur Docker pour l' SageMaker IA.
Rubriques
Quel type d'image de conteneur dois-je créer ?
Les deux types d'images de conteneur sont une image d'inférence et une image d'apprentissage.
Pour créer un produit d'emballage modèle, vous n'avez besoin que d'une image d'inférence. Pour obtenir des instructions complètes, veuillez consulter Création d'images de paquets-modèles.
Pour créer un produit algorithmique, vous avez besoin à la fois d'images d'entraînement et d'inférence. Pour obtenir des instructions complètes, veuillez consulter Création d'images d'algorithmes.
Pour empaqueter correctement le code dans une image de conteneur, le conteneur doit respecter la structure du fichier SageMaker AI. Le conteneur doit exposer les points de terminaison appropriés pour garantir que le service puisse transmettre des données vers et depuis votre conteneur. Les sections suivantes expliquent les détails de ce processus.
Important
Pour des raisons de sécurité, lorsqu'un acheteur s'abonne à votre produit conteneurisé, les conteneurs Docker s'exécutent dans un environnement isolé sans connexion Internet. Lorsque vous créez vos conteneurs, ne vous fiez pas aux appels sortants sur Internet, car ils échoueront. Les appels vers Services AWS échoueront également. Pour plus d’informations, consultez la section Sécurité et propriété intellectuelle avec Amazon SageMaker AI.
Si vous le souhaitez, lorsque vous créez vos images d'inférence et d'entraînement, utilisez un conteneur d'Available Deep Learning Containers Images
