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 イメージのサイズは、Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR) のService Quotas 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 SageMaker AI 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 AI 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 AI 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。 Amazon SageMaker  

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

インスタンスサイズ

SageMaker AI 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の選択を提供します。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 AI 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 AI 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 AWS Marketplace SageMaker AI 非同期推論用に設定されたエンドポイントにデプロイできません。 Amazon SageMaker 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 AWS Marketplace SageMaker AI サーバーレス推論用に設定されたエンドポイントにデプロイできません。 Amazon SageMaker 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

から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、 の値は 3,600 秒 (60 分) にMaxWaitTimeInSeconds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 AWS アカウント 販売者の 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または からのモデルパッケージの公開 AWS Marketplace

Amazon SageMaker AI 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 では、モデルパッケージとアルゴリズムリソースの公開がサポートされています。 AWS リージョン 以下の両方が当てはまります。

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 SageMaker AI 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

  • Amazon ECR リポジトリにアップロードされる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

SageMaker AI 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。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。

出品プロセス中に、 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。