Docker-Registrierungspfade und Beispielcode - SageMaker ECRAmazon-Pfade

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Docker-Registrierungspfade und Beispielcode

In den folgenden Themen werden der Docker-Registrierungspfad und andere Parameter für jeden der von Amazon SageMaker bereitgestellten Algorithmen und Deep Learning Container (DLC) aufgeführt. Weitere Informationen finden Sie unter Vorgefertigte SageMaker Docker-Images verwenden.

Verwenden Sie den Pfad wie folgt:

  • Zum Erstellen eines Schulungsauftrags (create_training_job) geben Sie den Docker Registry-Pfad (TrainingImage) und den Schulungseingabemodus (TrainingInputMode) für das Schulungsabbild an. Sie erstellen einen Schulungsauftrag zum Schulen eines Modells mit einem bestimmten Datensatz.

  • Um ein Modell (create_model ) zu erstellen, geben Sie den Docker-Registrierungspfad (Image) für das Inferenzbild () anPrimaryContainer Image. SageMaker launches Machine Learning Compute Instances, die auf der Endpunktkonfiguration basieren, und stellt das Modell bereit, das die Artefakte enthält (das Ergebnis des Modelltrainings).

  • Um einen Modellmonitor zu erstellen, wählen Sie die AWS Region und dann Model Monitor (Algorithmus) aus. Weitere Informationen finden Sie unter Vorgefertigter Container von Amazon SageMaker Model Monitor.

Anmerkung

Verwenden Sie für den Registrierungspfad das :1 Versions-Tag, um sicherzustellen, dass Sie eine stabile Version des Algorithmus/DLCs verwenden. Sie können ein Modell, das mithilfe eines Abbilds geschult wurde, zuverlässig mit dem :1-Tag auf einem Inferenzabbild hosten, das den :1-Tag aufweist. Die Verwendung des -:latestTags im Registrierungspfad bietet Ihnen die beste up-to-date Version des Algorithmus/DLC, kann aber zu Problemen mit der Abwärtskompatibilität führen. Vermeiden Sie die Verwendung des :latest-Tags für Produktionszwecke.

Wichtig

Wenn Sie den SageMaker XGBoost-Image-URI abrufen, verwenden Sie nicht :latest oder :1 für das Image-URI-Tag. Sie müssen eine der unterstützten Versionen angeben, um den von verwalteten XGBoost SageMaker-Container mit der nativen XGBoost-Paketversion auszuwählen, die Sie verwenden möchten. Um die Paketversion zu finden, die in die SageMaker XGBoost-Container migriert wurde, wählen Sie Ihre AWS-Region aus und navigieren Sie dann zum Abschnitt XGBoost (Algorithmus).

Um den Registrierungspfad zu finden, wählen Sie die AWS Region und dann den Algorithmus oder DLC aus.

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