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Verwendung eines Verarbeitungsauftrags für benutzerdefinierte Geodaten-Workloads
Anmerkung
Die Funktionen von Amazon SageMaker Geospatial stehen neuen Kunden nicht mehr zur Verfügung. Verschieben Sie alle zuvor gespeicherten Jobs mithilfe der ExportVectorEnrichmentJob API-Operationen ExportEarthObservationJob und nach Amazon S3.
Mit Amazon SageMaker Processing können Sie eine vereinfachte, verwaltete SageMaker KI-Umgebung nutzen, um Ihre Datenverarbeitungs-Workloads mit dem speziell entwickelten Geodatencontainer auszuführen.
Die zugrunde liegende Infrastruktur für einen Amazon SageMaker Processing-Auftrag wird vollständig von KI verwaltet. SageMaker Während eines Verarbeitungsauftrags werden Cluster-Ressourcen für die Dauer Ihres Jobs bereitgestellt und nach Abschluss eines Jobs bereinigt.
Das vorstehende Diagramm zeigt, wie SageMaker KI einen Auftrag zur Verarbeitung von Geodaten ausführt. SageMaker AI verwendet Ihr Geodaten-Workload-Skript, kopiert Ihre Geodaten aus Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) und ruft dann den angegebenen Geodatencontainer ab. Die zugrunde liegende Infrastruktur für den Verarbeitungsauftrag wird vollständig von KI verwaltet. SageMaker Cluster-Ressourcen werden für die Dauer Ihres Jobs bereitgestellt und nach Abschluss eines Jobs bereinigt. Die Ausgabe des Verarbeitungsauftrags wird in dem von Ihnen angegebenen Bucket gespeichert.
Einschränkungen bei der Pfadbenennung
Die lokalen Pfade innerhalb eines Containers für Verarbeitungsaufträge müssen mit /opt/ml/processing/ beginnen.
SageMaker Geospatial bietet einen speziell entwickelten Container081189585635.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws.com/sagemaker-geospatial-v1-0:latest, der bei der Ausführung eines Verarbeitungsauftrags spezifiziert werden kann.
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