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Caminhos de registro do Docker e código de exemplo
Os tópicos a seguir listam o caminho do registro do Docker e outros parâmetros para cada um dos algoritmos e Deep Learning Containers (DLC) SageMaker fornecidos pela Amazon. Para obter mais informações, consulte Usar imagens pré-criadas do SageMaker Docker.
Use o caminho da seguinte forma:
-
Para criar um job de treinamento (create_training_job
), especifique o caminho do registro do Docker ( TrainingImage
) e o modo de entrada do treinamento (TrainingInputMode
) para a imagem de treinamento. Para treinar um modelo usando um conjunto de dados específico, crie um trabalho de treinamento. -
Para criar um modelo (create_model
), especifique o caminho de registro do Docker ( Image
) para a imagem de inferência ().PrimaryContainer Image
SageMaker inicia instâncias computacionais de aprendizado de máquina baseadas na configuração do endpoint e implanta o modelo, que inclui os artefatos (o resultado do treinamento do modelo). -
Para criar um monitor de modelo, selecione a AWS Região e, em seguida, selecione Monitor de modelo (algoritmo). Para obter mais informações, consulte o contêiner pré-construído SageMaker do Amazon Model Monitor.
nota
Para o caminho do registro, utilize a tag de versão :1
para garantir que esteja usando uma versão estável do algoritmo/DLC. É confiável hospedar um modelo treinado usando uma imagem com a marcação :1
em uma imagem de inferência com a marcação :1
. O uso da :latest
tag no caminho do registro fornece a up-to-date versão mais completa do algoritmo/DLC, mas pode causar problemas de compatibilidade com versões anteriores. Evite usar a marcação :latest
para fins de produção.
Importante
Ao recuperar o URI da imagem do SageMaker XGBoost, não use :latest
ou :1
para a tag URI da imagem. Você deve especificar uma das versões suportadas para escolher o contêiner XGBoost SageMaker gerenciado com a versão nativa do pacote XGBoost que você deseja usar. Para encontrar a versão do pacote migrada para os contêineres do SageMaker XGBoost, escolha sua e Região da AWS
navegue até a seção XGBoost (algoritmo).
Para encontrar o caminho do registro, escolha a AWS Região e, em seguida, escolha o algoritmo ou DLC.
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