Docker レジストリパスとサンプルコード - アマゾン SageMaker

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Docker レジストリパスとサンプルコード

次のトピックでは、Amazon SageMaker が提供する各アルゴリズムと Deep Learning Containers (DLC) に対する Docker レジストリパスとその他のパラメータのリスト化

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) に Docker レジストリパス (PrimaryContainer Image) を指定します。 SageMaker エンドポイント構成に基づく機械学習コンピューティングインスタンスを起動させてモデルをデプロイします。これには、アーティファクト (モデルトレーニングの結果) を含むモデルがデプロイされます。

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。:latestレジストリパスでタグを使用すると、 up-to-date 最新バージョンのアルゴリズム/DLC が提供されますが、下位互換性の問題が発生す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:latest:1 タグにまたはを使用しないでください。サポートされるバージョンいずれかを指定して、使用するネイティブ XGBoost パッケージバージョンの SageMaker-managed XGBoost コンテナを選択する必要があります。 SageMaker XGBoost コンテナーに移行されたパッケージバージョンを確認するには、「Docker レジストリパスとサンプルコード」を参照し、目的のものを選択してAWS リージョン、XGBoost (アルゴリズム) セクションに移動してください。

レジストリパスを検索するには、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。