翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。

を使用したカスタム Docker コンテナ SageMaker

既存の Docker イメージを と連携するように調整できます SageMaker。ビルド SageMaker済みイメージで現在サポートされていない機能または安全要件を満たすコンテナ SageMaker がある場合は、 で既存の外部 Docker イメージを使用する必要があります。独自のコンテナを持ち込み、 と連携するように適応できるツールキットが 2 つあります SageMaker。

以下のトピックでは、 SageMaker トレーニングおよび推論ツールキットを使用して既存のイメージを適応させる方法を示します。

個々のフレームワークライブラリ

SageMaker Training Toolkit と SageMaker Inference Toolkit に加えて、 には TensorFlow、、MXNet PyTorch、および Chainer に特化したツールキット SageMaker も用意されています。次の表は、各フレームワークのソースコードとそれぞれの提供ツールキットを含む GitHub リポジトリへのリンクを示しています。リンクされた手順は、Python を使用して SDK でトレーニングアルゴリズムとホストモデルを実行するためのものです SageMaker。これらの個々のライブラリの機能は、Training Toolkit と SageMaker Inference Toolkit に含まれています SageMaker。