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# SageMaker AI で使用するカスタム Docker コンテナ
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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。
+ [SageMaker トレーニングツールキット](https://github.com/aws/sagemaker-training-toolkit) – このツールキットを使用して、SageMaker AI でモデルをトレーニングします。
+ [SageMaker AI 推論ツールキット](https://github.com/aws/sagemaker-inference-toolkit) – このツールキットを使用して、SageMaker AI でモデルをデプロイします。

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。

**Topics**
+ [個々のフレームワークライブラリ](#docker-containers-adapt-your-own-frameworks)
+ [SageMaker トレーニングおよび推論ツールキット](amazon-sagemaker-toolkits.md)
+ [独自のトレーニングコンテナの適応](adapt-training-container.md)
+ [Amazon SageMaker AI 用に独自の推論コンテナを適応させる](adapt-inference-container.md)

## 個々のフレームワークライブラリ
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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。


| フレームワーク | Toolkit ソースコード | 
| --- | --- | 
| TensorFlow | [SageMaker AI TensorFlow トレーニング](https://github.com/aws/sagemaker-tensorflow-training-toolkit)<br />[SageMaker AI TensorFlow Serving](https://github.com/aws/sagemaker-tensorflow-serving-container) | 
| MXNet | [SageMaker AI MXNet トレーニング](https://github.com/aws/sagemaker-mxnet-training-toolkit)<br />[SageMaker AI MXNet 推論](https://github.com/aws/sagemaker-mxnet-inference-toolkit) | 
| PyTorch | [SageMaker AI PyTorch トレーニング](https://github.com/aws/sagemaker-pytorch-training-toolkit)<br />[SageMaker AI PyTorch 推論](https://github.com/aws/sagemaker-pytorch-inference-toolkit) | 
| Chainer | [SageMaker AI Chainer SageMaker AI コンテナ](https://github.com/aws/sagemaker-chainer-container) |