자체 Docker 컨테이너를 다음과 함께 사용할 수 있도록 조정하기 SageMaker

기존 Docker 이미지를 작업에 맞게 조정할 수 있습니다. SageMaker 현재 사전 빌드된 이미지에서 지원되지 않는 기능 또는 안전 요구 사항을 충족하는 컨테이너가 있는 SageMaker 경우 기존 외부 Docker 이미지를 함께 사용해야 할 수 있습니다. SageMaker 자체 컨테이너를 가져와 작업에 맞게 조정할 수 있는 두 가지 툴킷이 있습니다. SageMaker

• SageMaker 교육 툴킷

• SageMaker 추론 툴킷

다음 항목에서는 SageMaker 훈련 및 추론 툴킷을 사용하여 기존 이미지를 조정하는 방법을 보여줍니다.

주제

• 개별 프레임워크 라이브러리
• SageMaker 훈련 및 추론 툴킷 사용
• 자체 훈련 컨테이너 가져오기
• 자체 추론 컨테이너 조정하기

개별 프레임워크 라이브러리

SageMaker 교육 툴킷 및 SageMaker 추론 툴킷 외에도, TensorFlow MXNet 및 Chainer에 특화된 SageMaker 툴킷도 제공합니다. PyTorch 다음 표에는 각 프레임워크의 소스 코드와 해당 제공 툴킷이 들어 있는 GitHub 리포지토리에 대한 링크가 나와 있습니다. 연결된 지침은 Python SDK와 함께 SageMaker에서 훈련 알고리즘 및 호스트 모델을 실행하기 위한 것입니다. 이러한 개별 라이브러리의 기능은 SageMaker 교육 툴킷 및 추론 툴킷에 포함되어 있습니다. SageMaker

프레임워크	툴킷 소스 코드
TensorFlow	SageMaker TensorFlow 교육 SageMaker TensorFlow 서빙
MXNet	SageMaker MXnet 교육 SageMaker MXNet 추론
PyTorch	SageMaker PyTorch 트레이닝 SageMaker PyTorch 추론
Chainer	SageMaker 체이너 컨테이너 SageMaker