Sviluppa algoritmi e modelli in Amazon SageMaker

Prima di poter creare algoritmi e modelli di risorse per pacchetti da utilizzare in Amazon SageMaker o pubblicarle su Marketplace AWS, devi svilupparle e impacchettarle in contenitori Docker.

Nota

Quando vengono creati algoritmi e pacchetti modello da pubblicare su Marketplace AWS, SageMaker analizza i contenitori alla ricerca di vulnerabilità di sicurezza sui sistemi operativi supportati.

Sono supportate solo le versioni dei sistemi operativi seguenti:

• 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

Sviluppa algoritmi in SageMaker

Un algoritmo deve essere impacchettato come contenitore docker e archiviato in ECR Amazon per utilizzarlo. SageMaker Il container Docker contiene il codice di addestramento utilizzato per eseguire i processi di addestramento e, facoltativamente, il codice di inferenza utilizzato per ottenere le inferenze dai modelli con addestramento mediante l'algoritmo.

Per informazioni sullo sviluppo di algoritmi SageMaker e sul loro imballaggio come contenitori, consulta. Contenitori Docker per la formazione e l'implementazione di modelli Per un esempio completo di come creare un contenitore di algoritmi, consultate il taccuino di esempio all'indirizzo https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/advanced_functionality/scikit_bring_your_own/scikit_bring_your_own.html. È inoltre possibile trovare il notebook di esempio in un'istanza di SageMaker notebook. Il notebook si trova nella sezione Funzionalità avanzate ed è denominato scikit_bring_your_own.ipynb. Per informazioni su come utilizzare i notebook di esempio in un'istanza del notebook, consulta Accedi a taccuini di esempio.

Testa sempre a fondo i tuoi algoritmi prima di creare risorse algoritmiche su Marketplace AWS cui pubblicare.

Nota

Quando un acquirente sottoscrive il tuo prodotto containerizzato, i container Docker vengono eseguiti in un ambiente isolato (senza Internet). Quando crei i container, non contare sulla possibilità di effettuare chiamate in uscita su Internet. Inoltre, non sono consentite chiamate AWS ai servizi.

Sviluppa modelli in SageMaker

Un modello implementabile in SageMaker è costituito da codice di inferenza, artefatti del modello, un IAM ruolo utilizzato per accedere alle risorse e altre informazioni necessarie per implementare il modello in. SageMaker Gli artefatti del modello sono i risultati dell’addestramento di un modello eseguito con un algoritmo di Machine Learning. Il codice di inferenza deve essere impacchettato in un contenitore Docker e archiviato in Amazon. ECR Gli artefatti del modello possono essere compressi nello stesso container del codice di inferenza oppure possono essere archiviati in Amazon S3.

Puoi creare un modello eseguendo un processo di formazione in SageMaker o addestrando un algoritmo di apprendimento automatico all'esterno di. SageMaker Se si esegue un processo di formazione in SageMaker, gli artefatti del modello risultanti sono disponibili sul ModelArtifacts campo in risposta a una chiamata all'DescribeTrainingJoboperazione. Per informazioni su come sviluppare un contenitore SageMaker modello, vedere. Contenitori con codice di inferenza personalizzato Per un esempio completo di come creare un contenitore modello da un modello addestrato all'esterno SageMaker, consulta il taccuino di esempio all'indirizzo https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/advanced_functionality/xgboost_bring_your_own_model/xgboost_bring_your_own_model.html. È inoltre possibile trovare il notebook di esempio in un'istanza di SageMaker notebook. Il notebook si trova nella sezione Funzionalità avanzate ed è denominato xgboost_bring_your_own_model.ipynb. Per informazioni su come utilizzare i notebook di esempio in un'istanza del notebook, consulta Accedi a taccuini di esempio.

Testa sempre a fondo i tuoi modelli prima di creare pacchetti di modelli su cui pubblicare Marketplace AWS.

Nota

Quando un acquirente sottoscrive il tuo prodotto containerizzato, i container Docker vengono eseguiti in un ambiente isolato (senza Internet). Quando crei i container, non contare sulla possibilità di effettuare chiamate in uscita su Internet. Inoltre, non sono consentite chiamate ai AWS servizi.