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가 있는 사용자 지정 도커 컨테이너 SageMaker

에서 작업하도록 기존 Docker 이미지를 조정할 수 있습니다 SageMaker. 현재 사전 빌드 SageMaker된 이미지에서 지원되지 않는 기능 또는 안전 요구 사항을 충족하는 컨테이너가 있는 SageMaker 경우 와 함께 기존 외부 Docker 이미지를 사용해야 할 수 있습니다. 자체 컨테이너를 가져와 에서 작업하도록 조정할 수 있는 두 개의 툴킷이 있습니다 SageMaker.

다음 주제에서는 SageMaker 훈련 및 추론 툴킷을 사용하여 기존 이미지를 조정하는 방법을 보여줍니다.

개별 프레임워크 라이브러리

SageMaker 훈련 툴킷 및 SageMaker 추론 툴킷 외에도 는 TensorFlow, MXNet PyTorch, , Chainer 전용 툴킷 SageMaker 도 제공합니다. 다음 표에는 각 프레임워크의 소스 코드와 해당 서비스 툴킷이 포함된 GitHub 리포지토리에 대한 링크가 나와 있습니다. 연결된 지침은 Python을 사용하여 에서 훈련 알고리즘 및 호스트 모델을 실행하는 SDK 데 사용됩니다 SageMaker. 이러한 개별 라이브러리의 기능은 훈련 툴킷 및 SageMaker 추론 툴킷에 SageMaker 포함되어 있습니다.