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構築済みの SageMaker Docker イメージを使用する
Amazon SageMaker は、Apache MXNet 、、Chainer など、最も一般的な機械学習フレームワークの組み込みアルゴリズム TensorFlow PyTorchと構築済みの Docker イメージ用のコンテナを提供します。また、scikit-learn や SparkML などの機械学習ライブラリもサポートしています。
これらのイメージは、 SageMaker ノートブックインスタンスまたは SageMaker Studio から使用できます。構築済みの SageMaker イメージを拡張して、ライブラリや必要な機能を含めることもできます。次のトピックでは、使用可能なイメージとその使用方法について説明します。
Amazon SageMaker が提供する各アルゴリズムと深層学習コンテナ (DLC) の Docker レジストリパスおよびその他のパラメータについては、「Docker Registry Paths and Example Code」を参照してください。
注記
で強化学習 (RL) ソリューションを開発するための Docker イメージの詳細については SageMaker、SageMaker 「RL コンテナ