Caminhos de registro do Docker e código de exemplo - SageMaker Caminhos do Amazon ECR

As traduções são geradas por tradução automática. Em caso de conflito entre o conteúdo da tradução e da versão original em inglês, a versão em inglês prevalecerá.

Caminhos de registro do Docker e código de exemplo

Os tópicos a seguir listam o caminho do registro do Docker e outros parâmetros para cada um dos algoritmos e Deep Learning Containers (DLC) SageMaker fornecidos pela Amazon. Para obter mais informações, consulte Usar imagens pré-criadas do SageMaker Docker.

Use o caminho da seguinte forma:

  • Para criar um job de treinamento (create_training_job), especifique o caminho do 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 SageMaker inicia instâncias computacionais de aprendizado de máquina baseadas na configuração do endpoint e implanta o modelo, que inclui os artefatos (o resultado do treinamento do modelo).

  • Para criar um monitor de modelo, selecione a AWS Região e, em seguida, selecione Monitor de modelo (algoritmo). Para obter mais informações, consulte o contêiner pré-construído SageMaker do Amazon Model Monitor.

nota

Para o caminho do 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 :latest tag no caminho do registro fornece a up-to-date versão mais completa do algoritmo/DLC, mas pode causar problemas de compatibilidade com versões anteriores. Evite usar a marcação :latest para fins de produção.

Importante

Ao recuperar o URI da imagem do SageMaker XGBoost, não use :latest ou :1 para a tag URI da imagem. Você deve especificar uma das versões suportadas para escolher o contêiner XGBoost SageMaker gerenciado com a versão nativa do pacote XGBoost que você deseja usar. Para encontrar a versão do pacote migrada para os contêineres do SageMaker XGBoost, escolha sua e Região da AWS navegue até a seção XGBoost (algoritmo).

Para encontrar o caminho do registro, escolha a AWS Região e, em seguida, escolha o algoritmo ou DLC.