Docker レジストリパスとサンプルコード - Amazon SageMaker ECR パス

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Docker レジストリパスとサンプルコード

以下のトピックでは、Amazon SageMaker が提供する各アルゴリズムと Deep Learning Containers (DLC) の Docker レジストリパスおよびその他のパラメータを一覧表示します。詳細については、「構築済みの SageMaker Docker イメージを使用する」を参照してください。

次のようにパスを使用します。

  • トレーニングジョブ (create_training_job) を作成するには、トレーニングイメージに Docker レジストリパス (TrainingImage) とトレーニング入力モード (TrainingInputMode) を指定します。特定のデータセットを使用してモデルをトレーニングするには、トレーニングジョブを作成します。

  • モデル (create_model ) を作成するには、推論イメージ (Image) の Docker レジストリパス () を指定しますPrimaryContainer Image。 は、エンドポイント設定に基づく機械学習コンピューティングインスタンス SageMaker を起動し、アーティファクト (モデルトレーニングの結果) を含むモデルをデプロイします。

  • モデルモニターを作成するには、 AWS リージョンを選択し、Model Monitor (アルゴリズム） を選択します。詳細については、「Amazon SageMaker Model Monitor のビルド済みコンテナ」を参照してください。

注記

レジストリパスの場合、:1 バージョンタグを使用して安定したバージョンのアルゴリズム/DLC を使用します。:1 タグを持つ推論イメージに :1 タグを含むイメージを使用して、モデルがトレーニングされるよう確実にホストすることができます。レジストリパスで :latest タグを使用すると、アルゴリズム/DLC up-to-date の最新バージョンが提供されますが、下位互換性に問題がある可能性があります。:latest タグを実稼働環境で使用しないようにしてください。

重要

SageMaker XGBoost イメージ URI を取得するときは、イメージ URI タグ:1に :latestまたは を使用しないでください。使用するネイティブ XGBoost パッケージバージョンを持つ SageMakerマネージド XGBoost コンテナを選択するには、サポートされているバージョンのいずれかを指定する必要があります。 SageMaker XGBoost コンテナに移行されたパッケージバージョンを確認するには、 を選択し AWS リージョン 、XGBoost (アルゴリズム) セクションに移動します。

レジストリパスを見つけるには、 AWS リージョンを選択し、アルゴリズムまたは DLC を選択します。

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