コードをイメージにパッケージ化する

の機械学習製品は、Amazon AWS Marketplace を使用して SageMaker 、購入者に提供する機械学習ロジックを作成して実行します。 は、ロジックを含む Docker コンテナイメージ SageMaker を実行します。 SageMaker は、安全でスケーラブルなインフラストラクチャでこれらのコンテナを実行します。詳細については、「 セキュリティと知的財産」を参照してください。

トピック

• どのタイプのコンテナイメージを作成すればよいですか?
• モデルパッケージイメージ
• アルゴリズムイメージ

どのタイプのコンテナイメージを作成すればよいですか?

コンテナイメージには、推論イメージとトレーニングイメージの 2 つのタイプがあります。

モデルパッケージ製品を作成するには、推論イメージのみが必要です。詳細な手順については、「モデルパッケージイメージ」を参照してください。

アルゴリズム製品を作成するには、トレーニングイメージと推論イメージの両方が必要です。詳細な手順については、「アルゴリズムイメージ」を参照してください。

コードをコンテナイメージに適切にパッケージ化するには、コンテナが ファイル構造に従う必要があります SageMaker。サービスがコンテナとデータをやり取りできるよう、コンテナは正しいエンドポイントを公開する必要があります。以下のセクションでは、このプロセスを詳しく説明します。

重要

セキュリティ上の理由から、コンテナ化された製品を購入者がサブスクライブすると、Docker コンテナはインターネット接続のない隔離された環境で実行されます。コンテナの作成時には、インターネット経由での呼び出しに依存しないでください。その呼び出しは失敗します。への呼び出しも失敗 AWS サービス します。詳細については、「 セキュリティと知的財産」セクションを参照してください。

必要に応じて、推論イメージとトレーニングイメージを作成するときに、開始点として、使用可能な深層学習コンテナイメージのコンテナを使用します。イメージは既にさまざまな機械学習フレームワークで適切にパッケージ化されています。