での機械学習製品のサービス制限とクォータ AWS Marketplace - AWS Marketplace
ネットワークの隔離イメージのサイズストレージサイズインスタンスサイズ推論のペイロードサイズ推論の処理時間Service Quotas非同期推論サーバーレス推論マネージドスポットトレーニングDocker イメージと AWS アカウント 組み込みアルゴリズムまたは からのモデルパッケージの公開 AWS Marketplace公開 AWS リージョン でサポート

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での機械学習製品のサービス制限とクォータ AWS Marketplace

このセクションでは、 AWS Marketplaceの機械学習 (ML) 製品の制限とクォータについて説明します。

ネットワークの隔離

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 コンテナはネットワークアクセス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 のサービス します。

イメージのサイズ

Docker イメージサイズは、Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR) サービスクォータ によって管理されます。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時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てください。

ストレージサイズ

エンドポイントを作成すると、Amazon はエンドポイントをホストする各 ML コンピューティングインスタンスに Amazon Elastic Block Store (Amazon EBS) ストレージボリュームを SageMaker 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 Amazon SageMaker ホスティングサービスとも呼ばれます）。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、「Amazon SageMaker デベロッパーガイド」の「ホストインスタンスストレージボリューム」を参照してください。 

バッチ変換については、「Amazon SageMaker デベロッパーガイド」の「バッチ変換のストレージ」を参照してください。

インスタンスサイズ

SageMaker では、さまざまな ML 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、ネットワーク容量のさまざまな組み合わせで構成されます。インスタンスタイプでは、ML モデルの構築、トレーニング、デプロイに適したリソースの組み合わせを柔軟に選択できます。詳細については、「Amazon SageMaker ML インスタンスタイプ」を参照してください。

推論のペイロードサイズ

エンドポイントの場合、1 回の呼び出しあたりの入力データの最大サイズが 6 MB に制限されます。この値を調整することはできません。

バッチ変換の場合、1 回の呼び出しあたり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。

推論の処理時間

エンドポイントの場合、1 回の呼び出しあたりの最大処理時間は 60 秒です。この値を調整することはできません。

バッチ変換の場合、1 回の呼び出しあたりの最大処理時間は 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、「Amazon SageMaker Service Quotas」を参照してください。

非同期推論

で発行されたモデルパッケージとアルゴリズムは、Amazon SageMaker 非同期推論 用に設定されたエンドポイントにデプロイ AWS Marketplace できません。非同期推論用に設定されたエンドポイントの場合、モデルにネットワーク接続が必要です。すべての AWS Marketplace モデルはネットワーク分離で動作します。詳細については、「No network access」を参照してください。

サーバーレス推論

で発行されたモデルパッケージとアルゴリズムは、Amazon SageMaker Serverless Inference 用に設定されたエンドポイントにデプロイ AWS Marketplace できません。サーバーレス推論用に設定されたエンドポイントの場合、モデルにネットワーク接続が必要です。すべての AWS Marketplace モデルはネットワーク分離で動作します。詳細については、「No network access」を参照してください。

マネージドスポットトレーニング

のすべてのアルゴリズムについて AWS Marketplace、マネージドスポットトレーニングのチェックポイントが実装されている場合でも、 MaxWaitTimeInSecondsの値は 3,600 秒 (60 分) に設定されます。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、イメージを販売 AWS アカウント 者の が所有する Amazon ECR リポジトリに保存する必要があります。別の が所有するリポジトリに保存されているイメージを発行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または からのモデルパッケージの公開 AWS Marketplace

Amazon SageMaker 組み込みアルゴリズムまたは AWS Marketplace サブスクリプションのアルゴリズム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。

公開 AWS リージョン でサポート

AWS Marketplace は、以下の両方 AWS リージョン が当てはまる からのモデルパッケージとアルゴリズムリソースの発行をサポートします。

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。

  • Amazon で作成されるモデルパッケージとアルゴリズムリソース SageMaker

  • Amazon ECRリポジトリにアップロードされた推論イメージとトレーニングイメージ

  • 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)

  • 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

でサポートされている任意のリージョンで製品を開発およびトレーニングできます SageMaker。ただし、公開する前に、 AWS Marketplace が発行元をサポートしているリージョンにすべてのアセットをコピーして、そのリージョンでリソースを再作成する必要があります。

リストプロセス中に、 AWS リージョン 発行元の に関係なく、発行先のリージョンを選択し、製品を使用可能にすることができます。