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。

# Amazon SageMaker AI によって管理されるトレーニングストレージパスのマッピング
<a name="model-train-storage"></a>

このページでは、SageMaker トレーニングプラットフォームがトレーニングデータセット、モデルアーティファクト、チェックポイント、および SageMaker AI の AWS クラウドストレージとトレーニングジョブ間の出力のストレージパスを管理する方法の概要を示します。このガイド全体を通して、SageMaker AI プラットフォームが設定したデフォルトパスを特定する方法と、Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)、FSx for Lustre、および Amazon EFS のデータソースを使用してデータチャネルを効率化する方法について学習します。さまざまなデータチャネル入力モードとストレージオプションの詳細については、「[データセットにアクセスするようにトレーニングジョブを設定する](model-access-training-data.md)」を参照してください。

## SageMaker AI がストレージパスをマッピングする仕組みの概要
<a name="model-train-storage-overview"></a>

以下の図は、SageMaker Python SDK[ Estimator](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/api/training/estimators.html#sagemaker.estimator.Estimator) クラスを使用してトレーニングジョブを実行するときに、SageMaker AI が入出力パスをマッピングする例です。

![SageMaker Python SDK Estimator クラスとその fit メソッドを使用してトレーニングジョブを実行するときに、SageMaker AI がトレーニングジョブコンテナとストレージ間にパスをマッピングする例。](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/sagemaker/latest/dg/images/sagemaker-training-storage.png)


SageMaker AI は、SageMaker AI 推定器オブジェクトを介して指定されたパスと入力モードに基づいて、ストレージ (Amazon S3、Amazon FSx、Amazon EFS など) と SageMaker トレーニングコンテナ間のストレージパスをマッピングします。SageMaker AI がパスを読み取りまたは書き込む方法とパスの目的の詳細については、「[SageMaker AI の環境変数とトレーニングストレージロケーションのデフォルトのパス](model-train-storage-env-var-summary.md)」を参照してください。

[CreateTrainingJob](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateTrainingJob.html) API で `OutputDataConfig` を使用すると、モデルトレーニングの結果を S3 バケットに保存できます。[ModelArtifacts](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_ModelArtifacts.html) API を使用して、モデルアーティファクトが含まれている S3 バケットを検索します。出力パスと API コールでの使用方法の例については、[abalone\_build\_train\_deploy](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/blob/main/sagemaker-pipelines/tabular/abalone_build_train_deploy/sagemaker-pipelines-preprocess-train-evaluate-batch-transform.ipynb) ノートブックを参照してください。

SageMaker トレーニングインスタンスのデータソース、入力モード、およびローカルパスを SageMaker AI が管理する方法の詳細と例については、「[Access Training Data](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/model-access-training-data.html)」を参照してください。

**Topics**
+ [SageMaker AI がストレージパスをマッピングする仕組みの概要](#model-train-storage-overview)
+ [非圧縮モデル出力](model-train-storage-uncompressed.md)
+ [さまざまなタイプのインスタンスローカルストレージのストレージパスの管理](model-train-storage-tips-considerations.md)
+ [SageMaker AI の環境変数とトレーニングストレージロケーションのデフォルトのパス](model-train-storage-env-var-summary.md)