Verwenden Sie den generischen SageMaker KI-Schätzer, um vorgefertigte DLC Container zu erweitern - Amazon SageMaker KI

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Verwenden Sie den generischen SageMaker KI-Schätzer, um vorgefertigte DLC Container zu erweitern

Sie können vorgefertigte SageMaker KI-Container anpassen oder erweitern, um zusätzliche funktionale Anforderungen an Ihren Algorithmus oder Ihr Modell zu erfüllen, die das vorgefertigte SageMaker KI-Docker-Image nicht unterstützt. Ein Beispiel dafür, wie Sie einen vorgefertigten Container erweitern können, finden Sie unter Erweitern eines vorgefertigten Containers.

Um einen vorgefertigten Container zu erweitern oder Ihren eigenen Container an die Verwendung der Bibliothek anzupassen, müssen Sie eines der unter Unterstützte Frameworks aufgeführten Bilder verwenden.

Anmerkung

Ab TensorFlow 2.4.1 und PyTorch 1.8.1 unterstützt das SageMaker KI-Framework DLCs -fähige Instanztypen. EFA Wir empfehlen, dass Sie die DLC Images verwenden, die TensorFlow 2.4.1 oder höher und PyTorch 1.8.1 oder höher enthalten.

Wenn Sie beispielsweise verwenden PyTorch, sollte Ihr Dockerfile eine FROM Anweisung enthalten, die der folgenden ähnelt:

# SageMaker AI PyTorch image
FROM 763104351884.dkr.ecr.<aws-region>.amazonaws.com/pytorch-training:<image-tag>

ENV PATH="/opt/ml/code:${PATH}"

# this environment variable is used by the SageMaker AI PyTorch container to determine our user code directory.
ENV SAGEMAKER_SUBMIT_DIRECTORY /opt/ml/code

# /opt/ml and all subdirectories are utilized by SageMaker AI, use the /code subdirectory to store your user code.
COPY train.py /opt/ml/code/train.py

# Defines cifar10.py as script entrypoint
ENV SAGEMAKER_PROGRAM train.py

Mithilfe des SageMaker Training Toolkits und der Binärdatei der SageMaker AI Distributed Data Parallel Library können Sie Ihren eigenen Docker-Container weiter an die Arbeit mit SageMaker KI anpassen. Weitere Informationen hierzu finden Sie in den Anweisungen im folgenden Abschnitt.