Immagini Docker AI predefinite SageMaker

Amazon SageMaker AI fornisce contenitori per i suoi algoritmi integrati e immagini Docker predefinite per alcuni dei framework di machine learning più comuni, come Apache MXNet, e Chainer. TensorFlow PyTorch Inoltre, supporta librerie di machine learning quali scikit-learn e SparkML.

Puoi usare queste immagini dall'istanza del tuo notebook o da Studio. SageMaker SageMaker È inoltre possibile estendere le SageMaker immagini predefinite per includere le librerie e le funzionalità necessarie. Gli argomenti seguenti forniscono informazioni sulle immagini disponibili e su come usarle.

Per il percorso del registro Docker e altri parametri per ciascuno degli algoritmi e dei Deep Learning Containers (DLC) forniti da Amazon SageMaker AI, consulta Docker Registry Paths and Example Code.

Per informazioni sulle immagini Docker per lo sviluppo di soluzioni di reinforcement learning (RL) nell'intelligenza artificiale, consulta SageMaker AI RL Containers. SageMaker

Nota

Le immagini predefinite dei container sono di proprietà di SageMaker AI e in alcuni casi includono codice proprietario. Funzionalità come i processi di formazione ed elaborazione, la trasformazione in batch e l'inferenza in tempo reale utilizzano credenziali di proprietà del servizio per estrarre ed eseguire immagini su istanze di intelligenza artificiale gestite. SageMaker Poiché le credenziali del cliente non vengono utilizzate, le politiche AWS IAM (incluse le politiche di controllo dei servizi e le politiche di controllo delle risorse) che negano le autorizzazioni di Amazon ECR non impediscono l'uso di immagini predefinite.

Argomenti

• Politica di supporto delle SageMaker immagini preconfigurata

• Immagini Docker SageMaker AI predefinite per il deep learning

• Accesso alle immagini Docker per Scikit-learn e Spark ML

• Reti di grafici profonde

• Estensione di un container predefinito