翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。

SageMaker AI で使用するカスタム Docker コンテナ

既存の Docker イメージを SageMaker AI と連携するように適応させることができます。構築済みの SageMaker AI イメージでは現在サポートされていない機能または安全要件を満たすコンテナがある場合、既存の外部 Docker イメージを SageMaker AI で使用する必要がある場合があります。独自のコンテナを取り込み、それを SageMaker AI で動作するように適応させることができる 2 つのツールキットがあります。

次のいくつかのトピックでは、SageMaker トレーニングおよび推論ツールキットを使用して既存のイメージを適応させる方法を示します。

個々のフレームワークライブラリ

SageMaker トレーニングツールキットおよび SageMaker AI 推論ツールキットの他に、SageMaker AI には TensorFlow、MXNet、PyTorch、Chainer に特化したツールキットも備わっています。次の表は、各フレームワークのソースコードとそれぞれに対応するツールキットを含む GitHub リポジトリへのリンクを示しています。リンクされている手順は、Python SDK を使用して SageMaker AI でトレーニングアルゴリズムとホストモデルを実行するためのものです。これらの個々のライブラリの機能は、SageMaker AI トレーニングツールキットおよび SageMaker AI 推論ツールキットに含まれています。