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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を示します。
次のようにパスを使用します。
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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 ( PrimaryContainer Image) に Docker レジストリパス (Image) を指定します。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。
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。レジストリパスで :latest タグを使用すると、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。
XGBoost の場合、:latest または :1 を使用しないでください。例えば、:0.90-1-cpu-py3、:0.90-2-cpu-py3、:1.0-1-cpu-py3、:1.2-1 など、必要な特定のバージョンを使用します。
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。
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