Kubernetes の最新 SageMaker オペレーター

このセクションは、 Controllers for Kubernetes () を使用した AWS 最新バージョンの SageMaker Operators for Kubernetes に基づいていますACK。

重要

現在 Operators for Kubernetes SageMaker のバージョン v1.2.2以下を使用している場合は、リソースを ACK Amazon のサービスコントローラー SageMakerに移行することをお勧めします。ACK サービスコントローラーは、 Controllers for Kubernetes () に基づく新世代の SageMaker Operators for Kubernetes です。 AWS ACK

移行ステップについては、「リソースを最新のオペレータに移行する」を参照してください。

SageMaker Operators for Kubernetes のオリジナルバージョンのサポート終了に関するよくある質問への回答については、「」を参照してください。 元のバージョンの SageMaker Operators for Kubernetes のサポート終了を発表

SageMaker Operators for Kubernetes の最新バージョンは AWS Controllers for Kubernetes (ACK) に基づいています。これは、各コントローラーが AWS のサービスと通信する Kubernetes カスタムコントローラーを構築するためのフレームワークですAPI。これらのコントローラーにより、Kubernetes ユーザーは Kubernetes を使用してデータベースやメッセージキューなどの AWS リソースをプロビジョニングできますAPI。

Amazon で機械学習モデルのトレーニング、調整、デプロイACKを行うには、次のステップに従って をインストールして使用します SageMaker。

SageMaker Operators for Kubernetes をインストールする

SageMaker Operators for Kubernetes の利用可能な最新バージョンを設定するには、「 ACK SageMaker コントローラーによるMachine Learning」の「セットアップ」セクションを参照してください。

SageMaker Operators for Kubernetes を使用する

Amazon SageMaker を使用して Amazon ACKのサービスコントローラーで機械学習モデルをトレーニングする方法のチュートリアルについてはEKS、ACK SageMaker 「 コントローラーによるMachine Learning」を参照してください。

自動スケーリングの例については、「Application Auto Scaling による SageMaker ワークロードのスケーリング Auto Scaling」を参照してください。

リファレンス

ACK Amazon SageMaker GitHub リポジトリのサービスコントローラーも参照するか、 AWS Controllers for Kubernetes Documentation を参照してください。