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访问 Scikit-Learn 和 Spark ML 的 Docker 镜像

SageMaker 提供预构建的 Docker 镜像，用于安装 scikit-learn 和 Spark ML 库。这些库还包括构建与 SageMaker 使用 Amaz SageMaker on Python SDK 兼容的 Docker 镜像所需的依赖项。借助SDK，您可以使用 scikit-learn 来完成机器学习任务，也可以使用 Spark ML 来创建和调整机器学习管道。有关安装和使用的说明SDK，请参阅 SageMaker Python SDK。

您也可以在自己的环境中访问来自Amazon ECR 存储库的图像。

使用以下命令找出哪些版本的映像可用。例如，使用以下命令来查找可用 ca-central-1 区域中的可用 sagemaker-sparkml-serving 映像：

aws \
    ecr describe-images \
    --region ca-central-1 \
    --registry-id 341280168497 \
    --repository-name sagemaker-sparkml-serving

通过 SageMaker Python 访问图像 SDK

下表包含指向 GitHub 存储库的链接，其中包含 scikit-learn 和 Spark ML 容器的源代码。该表还包含指向说明的链接，这些说明说明如何使用这些容器和 Python SDK 估算器来运行自己的训练算法并托管自己的模型。

有关更多信息和 Github 存储库的链接，请参阅在亚马逊上使用 Scikit-Learn 的资源 SageMaker和使用 SparkML 在亚马逊上提供服务的资源 SageMaker。

手动指定预构建映像

如果您没有使用 SageMaker Python SDK 及其估算器之一来管理容器，则必须手动检索相关的预构建容器。 SageMaker预构建的 Docker 镜像存储在亚马逊弹性容器注册表（亚马ECR逊）中。您可以使用它们的全名注册表地址来推送或拉取它们。 SageMaker 在 scikit-learn 和 Spark ML 中使用以下 Docker 镜像URL模式：

有关账户IDs和 AWS 区域名称，请参阅 Docker 注册表路径和示例代码。