Use imagens pré-construídas do SageMaker Docker

SageMaker A Amazon fornece contêineres para seus algoritmos integrados e imagens Docker pré-criadas para algumas das estruturas de aprendizado de máquina mais comuns, como Apache MXNet,, e Chainer. TensorFlow PyTorch Ele também oferece suporte a bibliotecas de machine learning, como scikit-learn e SparkML.

Você pode usar essas imagens da instância do seu SageMaker notebook ou do SageMaker Studio. Você também pode estender as SageMaker imagens pré-criadas para incluir bibliotecas e as funcionalidades necessárias. Os tópicos a seguir fornecem informações sobre as imagens disponíveis e como usá-las.

Para o caminho de registro do Docker e outros parâmetros para cada um dos algoritmos e Deep Learning Containers (DLC) SageMaker fornecidos pela Amazon, consulte Docker Registry Paths and Example Code.

nota

Para obter informações sobre imagens do Docker para desenvolver soluções de aprendizado por reforço (RL) em SageMaker, consulte SageMaker Contêineres de RL.

Tópicos

• Política de suporte de SageMaker imagens pré-criadas
• Imagens pré-construídas SageMaker do Docker para aprendizado profundo
• Imagens pré-criadas do Amazon SageMaker Docker para Scikit-learn e Spark ML
• Treinar uma rede de gráficos profundos
• Estenda uma imagem de contêiner predefinida