Docker 레지스트리 경로 및 예제 코드 - 아마존 SageMaker

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Docker 레지스트리 경로 및 예제 코드

다음 항목에는 각 Amazon에 대한 Docker 레지스트리 경로 및 기타 매개 변수가 나열되어 있습니다. SageMaker 알고리즘과 Deep Learning Containers (DLC) 가 제공됩니다.

경로를 다음과 같이 사용합니다.

  • 훈련 작업을 생성하려면 (생성_트레이닝_잡) 에서 Docker 레지스트리 경로 (TrainingImage) 및 훈련 입력 모드 (TrainingInputMode) 를 훈련 이미지에 사용합니다. 특정 데이터 세트를 사용하여 교육할 교육 작업을 생성합니다.

  • 모델 생성생성_모델) 에서 Docker 레지스트리 경로 (Image): 추론 이미지의 경우 (PrimaryContainer Image). SageMaker 에서는 엔드포인트 구성을 기반으로 하는 기계 학습 컴퓨팅 인스턴스를 시작하고 아티팩트 (모델 훈련의 결과) 가 포함된 모델을 배포합니다.

참고

레지스트리 경로의 경우:1버전 태그를 사용하여 안정적인 버전의 알고리즘/DLC를 사용 중인지 확인합니다. :1 태그를 보유한 추론 이미지에 있는 :1 태그가 포함된 이미지를 사용하여 교육된 모델을 안정적으로 호스팅할 수 있습니다. 사용:latest레지스트리 경로에 있는 tag를 통해 up-to-date 알고리즘/DLC 버전이지만 이전 버전과의 호환성에 문제가 발생할 수 있습니다. 생산 목적의 경우 :latest 태그 사용을 피하십시오.

중요

을 (를) 검색할 때 SageMaker XGBoost 이미지 URI, 사용하지 마십시오:latest또는:1이미지 URI 태그의 경우 [] 다음 중 하나를 지정해야 합니다.지원되는 버전를 선택하여 SageMaker사용하려는 네이티브 XGBost 패키지 버전이 있는 관리형 XGBost 컨테이너입니다. 로 마이그레이션된 패키지 버전을 찾으려면 SageMaker XGBoost 컨테이너, 참조Docker 레지스트리 경로 및 예제 코드를 선택합니다AWS 리전를 탭하고엑스그부스트 (알고리즘)섹션

레지스트리 경로를 찾으려면AWS지역을 선택한 다음 알고리즘 또는 DLC를 선택합니다.