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Uso de trabajos de procesamiento para cargas de trabajo geoespaciales personalizadas
Con Amazon SageMaker Processing, puede utilizar una experiencia simplificada y administrada en SageMaker IA para ejecutar sus cargas de trabajo de procesamiento de datos con el contenedor geoespacial diseñado específicamente.
La infraestructura subyacente de un trabajo de Amazon SageMaker Processing está totalmente gestionada por SageMaker IA. Durante un trabajo de procesamiento, los recursos del clúster se aprovisionan durante la duración del trabajo y se limpian cuando se completa un trabajo.
El diagrama anterior muestra cómo la SageMaker IA genera un trabajo de procesamiento geoespacial. SageMaker La IA toma el script de carga de trabajo geoespacial, copia los datos geoespaciales de Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) y, a continuación, extrae el contenedor geoespacial especificado. La IA administra completamente la infraestructura subyacente para el trabajo de procesamiento. SageMaker Los recursos del clúster se aprovisionan durante la duración del trabajo y se limpian cuando se completa un trabajo. El resultado del trabajo de procesamiento se almacena en el bucket que especifique.
Restricciones en la ruta de nomenclatura
Las rutas locales dentro de un contenedor de trabajos de procesamiento deben empezar por /opt/ml/processing/.
SageMaker geospatial proporciona un contenedor diseñado específicamente, 081189585635.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws.com/sagemaker-geospatial-v1-0:latest que se puede especificar al ejecutar un trabajo de procesamiento.
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