Caminhos de registro do Docker e código de exemplo
Os tópicos a seguir listam o caminho de registro do Docker e outros parâmetros para cada um dos algoritmos fornecidos pelo Amazon SageMaker AI e contêineres de deep learning (DLC). Para obter mais informações, consulte Usar imagens pré-criadas do SageMaker Docker.
Use o caminho da seguinte forma:
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Para criar um job de treinamento (create_training_job
), especifique o caminho de registro do Docker ( TrainingImage) e o modo de entrada do treinamento (TrainingInputMode) para a imagem de treinamento. Para treinar um modelo usando um conjunto de dados específico, crie um trabalho de treinamento. -
Para criar um modelo (create_model
), especifique o caminho de registro do Docker ( Image) para a imagem de inferência (PrimaryContainer Image). O SageMaker AI inicia as instâncias de cálculo de machine learning definidas com base na configuração do endpoint e implanta o modelo com os artefatos (o resultado do treinamento de modelo). -
Para criar um monitor de modelo, selecione a Região AWS e, em seguida, selecione Model Monitor (algoritmo). Para ter mais informações, consulte Contêiner predefinido do Amazon SageMaker AI Model Monitor.
nota
As imagens de contêiner predefinidas pertencem ao SageMaker AI e, em alguns casos, incluem código proprietário. Recursos como tarefas de treinamento e processamento, transformação em lote e inferência em tempo real usam credenciais pertencentes ao serviço para extrair e executar imagens em instâncias gerenciadas do SageMaker AI. Como as credenciais do cliente não são usadas, nenhuma política do AWS IAM (inclusive políticas de controle de serviços e políticas de controle de recursos) que negue as permissões do Amazon ECR impede o uso de imagens predefinidas.
nota
Para o caminho de registro, utilize a tag de versão :1 para garantir que esteja usando uma versão estável do algoritmo/DLC. É confiável hospedar um modelo treinado usando uma imagem com a marcação :1 em uma imagem de inferência com a marcação :1. O uso da marcação :latest no caminho de registro fornece a versão mais atualizada do algoritmo/DLC, mas pode causar problemas com a compatibilidade retroativa. Evite usar a marcação :latest para fins de produção.
Importante
Ao recuperar o URI da imagem do XGBoost do SageMaker AI, não use :latest ou :1 para a tag do URI da imagem. Você deve especificar uma das versões compatíveis para escolher o contêiner do XGBoost gerenciado pelo SageMaker AI com a versão nativa do pacote XGBoost que você deseja usar. Para encontrar a versão do pacote migrada para os contêineres do XGBoost do SageMaker AI, escolha a sua Região da AWS e navegue até a seção XGBoost (algoritmo).
Para encontrar o caminho de registro, escolha a Região AWS e, em seguida, escolha o algoritmo ou DLC.
