独自の Docker コンテナをと連携するように調整する SageMaker

既存の Docker イメージと連携するように適合させることができます。 SageMakerビルド済みイメージでは現在サポートされていない機能や安全性の要件を満たすコンテナがある場合は、既存の外部 Docker イメージを使用する必要があるかもしれません。 SageMaker SageMaker独自のコンテナーを持ち込んで動作するように調整できるツールキットは 2 つあります。 SageMaker

• SageMaker トレーニングツールキット

• SageMaker 推論ツールキット

以下のトピックでは、 SageMaker トレーニングツールキットと推論ツールキットを使用して既存のイメージを調整する方法を示しています。

トピック

• 個々のフレームワークライブラリ
• SageMaker トレーニングツールキットと推論ツールキットの使用
• 独自のトレーニングコンテナの適応
• 独自の推論コンテナを適応させる

個々のフレームワークライブラリ

SageMaker SageMaker トレーニングツールキットと推論ツールキットに加えて、MXNet、 SageMaker Chainerに特化したツールキットも提供しています。 TensorFlow PyTorch次の表は、 GitHub 各フレームワークのソースコードとそれぞれの提供ツールキットを含むリポジトリへのリンクを示しています。リンク先の説明は、Python SDK SageMaker を使用してトレーニングアルゴリズムとホストモデルを実行するためのものです。これらの個々のライブラリの機能は、 SageMaker SageMaker トレーニングツールキットと推論ツールキットに含まれています。

フレームワーク	Toolkit ソースコード
TensorFlow	SageMaker TensorFlow トレーニング SageMaker TensorFlow サービング
MXNet	SageMaker MXNet トレーニング SageMaker MXNet 推論
PyTorch	SageMaker PyTorch トレーニング SageMaker PyTorch 推論
Chainer	SageMaker チェーナーコンテナ SageMaker