Conteneurs Docker personnalisés avec SageMaker IA

Vous pouvez adapter une image Docker existante pour qu'elle fonctionne avec SageMaker l'IA. Vous devrez peut-être utiliser une image Docker externe existante avec SageMaker IA lorsque vous disposez d'un conteneur qui répond à des exigences de fonctionnalité ou de sécurité qui ne sont actuellement pas prises en charge par une image SageMaker IA prédéfinie. Il existe deux boîtes à outils qui vous permettent d'apporter votre propre conteneur et de l'adapter pour qu'il fonctionne avec l' SageMaker IA :

Les rubriques suivantes montrent comment adapter votre image existante à l'aide des boîtes à outils de SageMaker formation et d'inférence :

Bibliothèques de cadres individuelles

Outre la boîte à outils de SageMaker formation et SageMaker la boîte à outils d'inférence d' SageMaker IA, AI fournit également des boîtes à outils spécialisées pour TensorFlow MXNet et PyTorch Chainer. Le tableau suivant fournit des liens vers les GitHub référentiels qui contiennent le code source de chaque framework et leurs boîtes à outils de service respectives. Les instructions liées concernent l'utilisation du SDK Python pour exécuter des algorithmes d'entraînement et héberger des modèles sur l' SageMaker IA. Les fonctionnalités de ces bibliothèques individuelles sont incluses dans l' SageMaker AI Training Toolkit et SageMaker AI Inference Toolkit.