Utilizzare lo strumento di stima generico di SageMaker AI per estendere i Container DL predefiniti - Amazon SageMaker AI

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Utilizzare lo strumento di stima generico di SageMaker AI per estendere i Container DL predefiniti

È possibile personalizzare i container predefiniti di SageMaker AI o estenderli per gestire eventuali requisiti funzionali aggiuntivi per l’algoritmo o il modello non supportato dall’immagine Docker di SageMaker AI predefinita. Per un esempio di come è possibile estendere un container predefinito, consulta Estendere un container predefinito.

Per estendere un container predefinito o adattare il tuo container all'uso della libreria, devi utilizzare una delle immagini elencate in Framework supportati.

Nota

Da TensorFlow 2.4.1 e PyTorch 1.8.1, i Container DL del framework SageMaker AI supportano tipi di istanza abilitati per EFA. Ti consigliamo di utilizzare le immagini DLC che contengono TensorFlow 2.4.1 o versione successiva e PyTorch 1.8.1 o versione successiva.

Ad esempio, se usi PyTorch, il Dockerfile deve contenere un'istruzione FROM simile alla seguente:

# SageMaker AI PyTorch image
FROM 763104351884.dkr.ecr.<aws-region>.amazonaws.com/pytorch-training:<image-tag>

ENV PATH="/opt/ml/code:${PATH}"

# this environment variable is used by the SageMaker AI PyTorch container to determine our user code directory.
ENV SAGEMAKER_SUBMIT_DIRECTORY /opt/ml/code

# /opt/ml and all subdirectories are utilized by SageMaker AI, use the /code subdirectory to store your user code.
COPY train.py /opt/ml/code/train.py

# Defines cifar10.py as script entrypoint
ENV SAGEMAKER_PROGRAM train.py

Puoi personalizzare ulteriormente il tuo container Docker per lavorare con SageMaker AI utilizzando Kit di strumenti di SageMaker Training e il file binario della libreria SageMaker AI Distributed Data Parallelism. Per ulteriori informazioni, consulta le istruzioni nella sezione seguente.