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Pre-built SageMaker Images d'AI Docker
Amazon SageMaker AI fournit des conteneurs pour ses algorithmes intégrés et des images Docker prédéfinies pour certains des frameworks d'apprentissage automatique les plus courants, tels qu'Apache MXNet, TensorFlow PyTorch, et Chainer. Il prend également en charge les bibliothèques de machine learning telles que scikit-learn et Spark ML.
Vous pouvez utiliser ces images à partir de votre instance de SageMaker bloc-notes ou de SageMaker Studio. Vous pouvez également étendre les SageMaker images prédéfinies pour inclure des bibliothèques et les fonctionnalités nécessaires. Les rubriques suivantes fournissent des informations sur les images disponibles et leur utilisation.
Pour le chemin de registre Docker et les autres paramètres de chacun des algorithmes et des conteneurs Deep Learning (DLC) fournis par Amazon SageMaker AI, consultez Chemins de registre Docker et exemple de code.
Pour plus d'informations sur les images Docker utilisées pour développer des solutions d'apprentissage par renforcement (RL) dans l' SageMaker IA, consultez SageMaker AI RL Containers
Note
Pre-built les images de conteneurs appartiennent à SageMaker l'IA et, dans certains cas, incluent du code propriétaire. Des fonctionnalités telles que la formation et le traitement des tâches, la transformation par lots et l'inférence en temps réel utilisent les informations d'identification appartenant au service pour extraire et exécuter des images sur des instances d'IA gérées SageMaker . Comme les informations d'identification des clients ne sont pas utilisées, les politiques AWS IAM (y compris les politiques de contrôle des services et les politiques de contrôle des ressources) qui refusent les autorisations Amazon ECR n'empêchent pas l'utilisation d'images prédéfinies.
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