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サービス制限とクォータ
このセクションでは、機械学習 (ML) 製品の制限と割り当てについて説明します。AWS Marketplace。
ネットワークの隔離
セキュリティ上の理由から、購入者がコンテナ化された製品をサブスクライブすると、Docker コンテナはネットワークアクセスが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。その場合は失敗します。への呼び出しAWS のサービスも失敗します。
イメージのサイズ
Docker イメージのサイズは、Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR) によって管理されます。サービスクォータ。Docker イメージのサイズは、トレーニングジョブ、バッチ変換ジョブ、エンドポイント作成中の起動時間に影響します。パフォーマンスを向上させるため、最適な Docker イメージのサイズを維持します。
[Storage size] (ストレージサイズ)
エンドポイントを作成すると、Amazon SageMaker は、エンドポイントをホストする各 ML コンピュートインスタンスに Amazon Elastic Block Store (Amazon EBS) ストレージボリュームをアタッチします。エンドポイントは、リアルタイム推論またはアマゾン SageMaker ホスティングサービス.) ストレージボリュームのサイズは、インスタンスタイプによって異なります。詳細については、次を参照してください。ホストインスタンスストレージボリュームのアマゾン SageMaker デベロッパーガイド。
バッチ変換については、を参照してください。Batch 変換の保存のアマゾン SageMaker デベロッパーガイド。
インスタンスサイズ
SageMaker では、さまざまな ML のユースケースに合わせて最適化されたインスタンスタイプを選択できます。インスタンスタイプは、CPU、GPU、メモリ、およびネットワーク容量のさまざまな組み合わせで構成されています。インスタンスタイプを使用すると、ML モデルを構築、トレーニング、デプロイするためのリソースの適切な組み合わせを柔軟に選択できます。詳細については、次を参照してください。アマゾン SageMaker ML インスタンスタイプ
推論のためのペイロードサイズ
エンドポイントでは、呼び出しごとの入力データの最大サイズを 6 MB に制限します。ソフトウェアがより大きな入力サイズを想定している場合、購入者は以下に設定されたエンドポイントを展開できますアマゾン SageMaker 非同期推論。非同期推論が必要な場合は、購入者がエンドポイントを適切に設定できるように、詳細な使用情報を提供してください。
バッチ変換の場合、呼び出しごとの入力データの最大サイズは 100 MB です。 この値を調整することはできません。
推論のための処理時間
エンドポイントの場合、1 回の呼び出しの最大処理時間は 60 秒です。 ソフトウェアがより長い処理時間を必要とする場合、購入者はアマゾン SageMaker非同期推論。非同期推論が必要な場合は、購入者がエンドポイントを適切に設定できるように、詳細な使用情報を提供してください。
バッチ変換の場合、呼び出しごとの最大処理時間は60分です。 この値を調整することはできません。
Service Quotas
トレーニングと推論に関連するクォータの詳細については、を参照してください。アマゾン SageMakerサービスクォータ。
マネージドスポットトレーニング
からのすべてのアルゴリズムAWS Marketplace、の値MaxWaitTimeInSeconds
が3,600秒 (60分) に設定されます。これは、マネージドスポットトレーニングが実装されています。この値を調整することはできません。
Docker イメージとAWS アカウント
公開するには、イメージは、が所有する Amazon ECR リポジトリに保存されている必要があります。AWS アカウント販売者の 別のユーザーが所有するリポジトリに保存されているイメージを公開することはできませんAWS アカウント。
組み込みアルゴリズムからのモデルパッケージの発行AWS Marketplace
を使用してトレーニングジョブから作成されたモデルパッケージアマゾン SageMaker 組み込みアルゴリズムまたはからのアルゴリズムAWS Marketplace購読は公開できません。
トレーニングジョブのモデルアーティファクトは引き続き使用できますが、モデルパッケージを公開するには独自の推論イメージが必要です。
サポート対象AWS リージョンの発行
AWS Marketplaceモデルパッケージとアルゴリズムリソースの公開をサポートAWS リージョン次のことが当てはまります。
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An利用可能なリージョン
デフォルトではオプトインされている (たとえば、詳細リージョンの詳細を表示する返却値 "OptInStatus": "opt-in-not-required"
)
モデルパッケージまたはアルゴリズム製品の公開に必要なすべてのアセットは、公開元として選択した同じリージョンに保存する必要があります。これには以下が含まれます。
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Amazon で作成されたモデルパッケージとアルゴリズムリソース SageMaker
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Amazon ECR リポジトリにアップロードされた推論とトレーニングの画像
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Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) に保存され、モデルパッケージリソースのモデルデプロイ中に動的にロードされるモデルアーティファクト (存在する場合)
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Amazon S3 に保存されている推論およびトレーニング検証用のテストデータ
によってサポートされている任意のリージョンで、製品の開発とトレーニングを行うことができます。 SageMaker。ただし、公開する前に、以下のリージョンにすべてのアセットをコピーし、リソースを再作成する必要があります。AWS Marketplaceがからの発行をサポート
出品プロセス中、AWS リージョンの公開元である場合は、公開先のリージョンを選択して、製品を利用可能にすることができます。