Amazon でアルゴリズムとモデルを開発する SageMaker

Amazon で使用するアルゴリズムとモデルパッケージリソースを作成 SageMaker したり、 にリストしたりする前に AWS Marketplace、アルゴリズムとモデルパッケージリソースを開発して Docker コンテナにパッケージ化する必要があります。

注記

に出品するアルゴリズムとモデルパッケージが作成されると AWS Marketplace、 SageMaker はコンテナをスキャンして、サポートされているオペレーティングシステムのセキュリティ脆弱性がないか確認します。

次のオペレーティングシステムのバージョンのみがサポートされています。

• Debian: 6.0、7、8、9、10

• Ubuntu: 12.04、12.10、13.04、14.04、14.10、15.04、15.10、16.04、16.10、17.04、17.10、18.04、18.10

• CentOS: 5、6、7

• Oracle Linux: 5、6、7

• Alpine: 3.3、3.4、3.5

• Amazon Linux

でアルゴリズムを開発する SageMaker

アルゴリズムを で使用するには、Docker コンテナとしてパッケージ化し、Amazon ECR に保存する必要があります SageMaker。Docker コンテナには、トレーニングジョブを実行するために使用されるトレーニングコード、およびオプションで、アルゴリズムを使用してトレーニングされたモデルから推論を取得するために使用される推論コードが含まれています。

でアルゴリズムを開発 SageMaker し、コンテナとしてパッケージ化する方法については、「」を参照してくださいDocker コンテナを使用してモデルをトレーニングおよびデプロイする。アルゴリズムコンテナの作成方法の完全な例については、https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/advanced_functionality/scikit_bring_your_own/scikit_bring_your_own.html のサンプルノートブックを参照してください。サンプルノートブックはノートブック SageMaker インスタンスで見つけることもできます。このノートブックはアドバンスト機能セクションにあり、scikit_bring_your_own.ipynb という名前が付いています。ノートブックインスタンスでのサンプルノートブックの使い方については、「サンプルノートブック」を参照してください。

で公開するアルゴリズムリソースを作成する前に、必ずアルゴリズムを徹底的にテストしてください AWS Marketplace。

注記

購入者がコンテナ化された製品をサブスクライブするとき、Docker コンテナは隔離された (インターネットのない) 環境で動作します。コンテナの作成時には、インターネット経由で呼び出しを行うことに頼らないでください。 AWS サービスへの呼び出しも許可されません。

でモデルを開発する SageMaker

のデプロイ可能なモデルは、推論コード、モデルアーティファクト、 リソースへのアクセスに使用される IAM ロール、および でのモデルのデプロイに必要な情報 SageMaker で構成されます SageMaker。モデルアーティファクトは、機械学習アルゴリズムを使用してモデルをトレーニングした結果です。推論コードは Docker コンテナにパッケージ化し、Amazon ECR に保存する必要があります。モデルアーティファクトは、推論コードと同じコンテナでパッケージ化するか、Amazon S3 に保存します。

モデルを作成するには、 でトレーニングジョブを実行するか SageMaker、 の外部で機械学習アルゴリズムをトレーニングします SageMaker。でトレーニングジョブを実行すると SageMaker、結果のモデルアーティファクトは、 DescribeTrainingJobオペレーションの呼び出しに対するレスポンスの ModelArtifactsフィールドで使用できます。 SageMaker モデルコンテナを開発する方法については、「」を参照してください独自の推論コードの使用。の外部でトレーニングされたモデルからモデルコンテナを作成する方法の完全な例については SageMaker、https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/advanced_functionality/xgboost_bring_your_own_model/xgboost_bring_your_own_model.html のサンプルノートブックを参照してください。サンプルノートブックは SageMaker ノートブックインスタンスで見つけることもできます。このノートブックはアドバンスト機能セクションにあり、xgboost_bring_your_own_model.ipynb という名前が付いています。ノートブックインスタンスでのサンプルノートブックの使い方については、「サンプルノートブック」を参照してください。

で公開するモデルパッケージを作成する前に、必ずモデルを徹底的にテストしてください AWS Marketplace。

注記

購入者がコンテナ化された製品をサブスクライブするとき、Docker コンテナは隔離された (インターネットのない) 環境で動作します。コンテナの作成時には、インターネット経由で呼び出しを行うことに頼らないでください。 AWS サービスへの呼び出しも許可されません。