Docker コンテナを使用する SageMaker - Amazon SageMaker

Docker コンテナを使用する SageMaker

アマゾン SageMaker を幅広く利用していますDocker コンテナビルドおよびランタイムタスク用。 SageMaker は、組み込みアルゴリズム用に Docker イメージが構築されており、トレーニングと推論に使用される深層学習フレームワークをサポートします。コンテナを使用することで、機械学習アルゴリズムをトレーニングし、規模を問わずモデルを迅速かつ確実にデプロイできます。このセクションの各トピックでは、独自のユースケース用にこれらのコンテナをデプロイする方法について説明します。Amazon で使用するために独自のコンテナを取り込む方法については、 SageMaker スタジオ、見るBring Yourwn SageMaker 画像

を使用したスクリプトの実行、アルゴリズムのトレーニング、またはモデルのデプロイのシナリオ SageMaker

アマゾン SageMaker スクリプトの実行、アルゴリズムのトレーニング、モデルのデプロイに、常に Docker コンテナを使用します。ただし、コンテナとのエンゲージメントのレベルは、ユースケースによって異なります。

  • 組み込みの SageMaker アルゴリズムまたはフレームワーク。ほとんどのユースケースでは、コンテナを気にすることなく、組み込みのアルゴリズムとフレームワークを使用できます。これらのアルゴリズムは、 SageMaker コンソール、AWS Command Line Interface(AWS CLI)、Python ノートブック、またはアマゾン SageMaker Python SDKEstimatorの作成時にアルゴリズムまたはフレームワークのバージョンを指定してください。使用可能な組み込みのアルゴリズムは、「Amazon を使った SageMaker 組み込みアルゴリズムまたは事前トレーニングモデル」トピックで項目別に説明しています。使用可能なフレームワークの詳細については、「機械学習フレームワークとツールキット」を参照してください。で稼働している Jupyter ノートブックを使用して、組み込みアルゴリズムをトレーニングおよびデプロイする方法の例については、 SageMaker ノートブックインスタンス、を参照してくださいAmazon SageMaker の使用を開始するトピック。

  • ビルド済みの使用 SageMaker コンテナイメージ。別の方法として、Docker コンテナを使用して組み込みのアルゴリズムとフレームワークを使用することもできます。 SageMaker Apache MXNet など、いくつかの最も一般的な機械学習フレームワーク用に、組み込みアルゴリズムおよび構築済みの Docker イメージのコンテナを提供しています。 TensorFlow, PyTorch、そしてチェイナー。利用可能なものの完全なリストについては、 SageMaker 画像、見る利用可能なDeep Learning Containers イメージ。また、scikit-learn や SparkML などの機械学習ライブラリもサポートしています。... を使用アマゾン SageMaker Python SDK完全なコンテナ URI をそれぞれに渡すことで、コンテナをデプロイできます。 SageMaker SDKEstimatorクラス。で現在サポートされている深層学習フレームワークの完全なリストについては、 SageMaker「」を参照してください。ビルド済み SageMaker Docker イメージ (深層学習)。scikit-learn および SparkML の構築済みコンテナイメージの詳細については、「ビルド済みの Amazon SageMaker Scikit-learn および Spark ML 用の Docker イメージ 」を参照してください。でフレームワークを使用する方法の詳細については、「」を参照してください。アマゾン SageMaker Python SDK、それぞれのトピックを参照してくださいAmazon でMachine Learning フレームワーク、Python、R を使う SageMaker

  • ビルド済みのものを拡張 SageMaker コンテナイメージ。ビルド済みのものを拡張したい場合 SageMaker アルゴリズムまたはモデルDockerイメージ、変更できます SageMaker あなたのニーズを満たすための画像。例については、「」を参照してください。私たちの拡張 PyTorch コンテナ

  • 既存のコンテナイメージを適応させる: 既存のコンテナイメージを適応させて動作させたい場合 SageMaker、Dockerコンテナを変更して次のいずれかを有効にする必要があります SageMaker トレーニングまたは推論ツールキット。独自のコンテナを構築してアルゴリズムをトレーニングまたはホストする方法を示す例については、「Bring Your Own R Algorithm」を参照してください。