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의 기계 학습 제품은 Amazon SageMaker AI를 AWS Marketplace 사용하여 구매자에게 제공하는 기계 학습 로직을 생성하고 실행합니다. SageMaker AI는 로직이 포함된 Docker 컨테이너 이미지를 실행합니다. SageMaker AI는 안전하고 확장 가능한 인프라에서 이러한 컨테이너를 실행합니다. 자세한 내용은 Amazon SageMaker AI를 사용한 보안 및 지적 재산 단원을 참조하십시오. 다음 섹션에서는 SageMaker AI용 Docker 컨테이너 이미지에 코드를 패키징하는 방법에 대한 정보를 제공합니다.
어떤 유형의 컨테이너 이미지를 생성할까요?
추론 이미지와 훈련 이미지라는 두 가지 유형의 컨테이너 이미지가 있습니다.
모델 패키지 제품을 만들려면 추론 이미지만 있으면 됩니다. 자세한 지침은 모델 패키지 이미지 만들기 섹션을 참조하세요.
알고리즘 제품을 만들려면 훈련 이미지와 추론 이미지가 모두 필요합니다. 자세한 지침은 알고리즘 이미지 만들기 섹션을 참조하세요.
코드를 컨테이너 이미지에 올바르게 패키징하려면 컨테이너가 SageMaker AI 파일 구조를 준수해야 합니다. 서비스가 컨테이너와 데이터를 주고 받을 수 있도록 컨테이너는 올바른 엔드포인트를 노출해야 합니다. 다음 섹션에서는 이 프로세스를 자세히 설명합니다.
중요
보안상의 이유로, 구매자가 컨테이너화된 제품을 구독하면 Docker 컨테이너는 인터넷에 연결되지 않은 격리된 환경에서 실행됩니다. 컨테이너를 생성할 때 인터넷을 통한 발신 호출을 수행하면 호출이 실패합니다. 에 대한 호출도 실패 AWS 서비스 합니다. 자세한 내용은 Amazon SageMaker AI를 사용한 보안 및 지적 재산(을)를 참조하세요.
원한다면, 추론 및 훈련 이미지를 생성할 때 사용 가능한 딥 러닝 컨테이너 이미지
