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

翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。

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。

トピック