세이지메이커에서 도커 컨테이너 사용 - 아마존 SageMaker

기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.

세이지메이커에서 도커 컨테이너 사용

아마존 SageMaker 광범위한 사용도커 컨테이너빌드 및 런타임 작업에 사용됩니다. SageMaker 은 기본 제공 알고리즘을 위해 사전 빌드된 Docker 이미지와 훈련 및 추론에 사용되는 지원되는 딥 러닝 프레임워크를 제공합니다. 컨테이너를 사용하면 기계 학습 알고리즘을 훈련하고 모델을 빠르고 안정적으로 모든 규모로 배포할 수 있습니다. 이 섹션의 항목에서는 자체 사용 사례에 맞게 이러한 컨테이너를 배포하는 방법을 보여 줍니다. 아마존에서 사용하기 위해 자체 컨테이너를 가져오는 방법에 대한 자세한 내용 SageMaker Studio, 참조기존 보유 제품 가져오기 SageMaker 영상.

을 사용한 스크립트 실행, 훈련 알고리즘 또는 모델 배포 시나리오 SageMaker

아마존 SageMaker 스크립트를 실행하고 알고리즘을 훈련하고 모델을 배포할 때 항상 Docker 컨테이너를 사용합니다. 하지만 컨테이너를 사용하는 수준은 용례에 따라 다릅니다.

  • 내장 SageMaker 알고리즘 또는 프레임워크. 대부분의 사용 사례에서 컨테이너에 대한 걱정 없이 기본 제공 알고리즘과 프레임워크를 사용할 수 있습니다. 이러한 알고리즘을 교육하고 배포할 수 있습니다. SageMaker 콘솔,AWS Command Line Interface(AWS CLI), 파이썬 노트북 또는아마존 SageMaker Python SDKEestimator를 만들 때 알고리즘 또는 프레임워크 버전을 지정합니다. 사용할 수 있는 내장 알고리즘은 항목화되어 Amazon 사용 SageMaker 내장 알고리즘 또는 사전 훈련된 모델 주제에 설명되어 있습니다. 사용 가능한 프레임워크에 대한 자세한 내용은 단원을 참조하십시오.ML 프레임워크 및 툴킷. 에서 실행 중인 Jupyter 노트북을 사용하여 기본 제공 알고리즘을 훈련하고 배포하는 방법의 예 SageMaker 노트북 인스턴스,Amazon 시작하기 SageMaker주제.

  • 사전 빌드 사용 SageMaker 컨테이너 이미지. 또는 Docker 컨테이너를 사용하여 기본 제공 알고리즘 및 프레임워크를 사용할 수 있습니다. SageMaker 은 Apache MXNet, TensorFlow, PyTorch 및 Chainer 와 같은 가장 일반적인 기계 학습 프레임워크 중 일부에 기본 제공 알고리즘 및 사전 빌드된 도커 이미지를 위한 컨테이너를 제공합니다. 사용 가능한 전체 목록은 다음과 같습니다. SageMaker 이미지, 참조사용 가능한 Deep Learning Containers 이미지. 또한 scikit-learn 및 SparkML과 같은 기계 학습 라이브러리를 지원합니다. 이아마존 SageMaker Python SDK, 전체 컨테이너 URI를 각각에 전달하여 컨테이너를 배포할 수 있습니다. SageMaker SDKEstimator클래스. 현재 SageMaker가 지원하는 딥 러닝 프레임워크 전체 목록은 단원을 참조하십시오.딥러닝을 위한 사전 구축된 SageMaker 도커 이미지. scikit-learn 및 SparkML 사전 빌드된 컨테이너 이미지에 대한 자세한 내용은 단원을 참조하십시오.사전 구축된 아마존 SageMaker Scikit-learn 및 Spark ML용 도커 이미지 . 에서 프레임워크 사용에 관한 자세한 내용은아마존 SageMaker Python SDK에서 해당 주제를 참조하십시오.Amazon SageMaker 에서 Machine Learning 프레임워크, Python 및 R 사용.

  • 사전 빌드 확장 SageMaker 컨테이너 이미지. 미리 빌드된 것을 확장하려는 경우 SageMaker 알고리즘 또는 모델 Docker 이미지, 당신은 수정할 수 있습니다 SageMaker 당신의 필요를 만족시키는 이미지. 예제는 단원을 참조하십시오.확장 PyTorch 컨테이너.

  • 기존 컨테이너 이미지 조정: 기존 컨테이너 이미지를 SageMaker에서 작동하도록 조정하려면 Docker 컨테이너를 수정하여 다음 중 하나를 활성화해야 합니다. SageMaker 교육 또는 추론 툴킷 알고리즘을 훈련하고 호스트하기 위해 자체 컨테이너를 작성하는 방법을 보여주는 예제는 나만의 R 알고리즘 가져오기를 참조하십시오.