SageMaker erでDockerコンテナを使用する - Amazon SageMaker
シナリオとガイダンス

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SageMaker erでDockerコンテナを使用する

Amazon SageMaker は、Docker コンテナ構築およびランタイムタスクにおける SageMaker は、その組み込みアルゴリズム用に構築済みの Docker イメージと、トレーニングと推論に使用されるサポート対象の深層学習フレームワークを提供します。コンテナを使用すると、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。このセクションのトピックでは、これらのコンテナを独自のユースケースにデプロイする方法について説明します。

トピック

SageMaker 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

Amazon SageMaker は、スクリプトの実行、アルゴリズムのトレーニング、および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を使用する。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 コンソールから、トレーニングおよびデプロイできます。AWS Command Line Interface(AWS CLI)、Python ノートブック、またはAmazon SageMaker Python SDKを使用して、見積もりを作成するとき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ます。使用可能な組み込みのアルゴリズムは、「Use Amazon SageMaker Built-in Algorithms」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、「」を参照してください。ML フレームワークとツールキット。SageMaker ノートブックインスタンスで実行されている 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、『Amazon SageMaker の使用開始トピック。

  • ビルド済みの SageMaker コンテナーイメージを使用する。または、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 は、Apache MXNet、TensorFlow、PyTorch、Chainer などの最も一般的な機械学習フレームワーク用の組み込みアルゴリズムおよび構築済みの Docker イメージ用のコンテナを提供しています。利用できる SageMaker イメージの完全なリストについては、「」を参照してください。使用可能なDeep Learning Containers のイメージ。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。♪Amazon SageMaker Python SDKでは、完全なコンテナ URI を各 SageMaker SDK に渡すことによって、コンテナをデプロイできます。Estimatorクラス。現在 SageMaker でサポートされているディープラーニングフレームワークの詳細なリストについては、ディープラーニング用の事前構築済みの SageMaker Docker イメージ。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、scikit-learn および Spark ML 用に構築済みの Amazon SageMaker Docker イメージ 。フレームワークの使用方法の詳細については、「」を参照してください。Amazon SageMaker Python SDKについては、それぞれのトピックを参照してください。Amazon SageMaker でMachine Learning フレームワーク、Python、R を使用する。

  • ビルド済みの SageMaker コンテナーイメージを拡張する。事前に構築された SageMaker アルゴリズムを拡張したり、Docker イメージをモデル化したりする場合は、SageMaker イメージを変更してニーズを満たすことができます。例については、「PyTorch コンテナの拡張」を参照してください。

  • 既存のコンテナーイメージを適応させる: 既存のコンテナーイメージを SageMaker と連携させる場合は、Docker コンテナーを変更して SageMaker トレーニングツールキットまたは推論ツールキットを有効にする必要があります。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。