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

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Dockerレジストリパスとサンプルコード

以下のトピックでは、Amazon SageMaker が提供する各アルゴリズムおよびDeep Learning Containers(DLC)の Docker レジストリパスおよびその他のパラメータを示します。

パスを次のように使用します。

  • トレーニングジョブを作成するには (training)、Dockerレジストリパス(TrainingImage) とトレーニング入力モード (TrainingInputMode)をトレーニングイメージとして使用します。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。

  • モデルを作成するには (create)、Dockerレジストリパス(Image)を推論画像(PrimaryContainer Image). SageMaker は、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) が含まれます。

注記

レジストリパスの場合は、: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を必ず使用してください。: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。の使用:latestタグは、最新のアルゴリズム/DLC を提供しますが、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。

XgBoost の場合は、:latestまたは:1。次のように、必要な特定のバージョンを使用します。:0.90-1-cpu-py3,:0.90-2-cpu-py3,:1.0-1-cpu-py3, または:1.2-1

レジストリパスを検索するには、AWS[地域] を選択し、アルゴリズムまたは DLC を選択します。