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構築済みの SageMaker AI Docker イメージ
Amazon SageMaker AI は、Apache MXNet、TensorFlow、PyTorch、Chainer など、いくつかの最も一般的な機械学習フレームワーク用に、組み込みアルゴリズムおよび構築済みの Docker イメージのコンテナを提供しています。また、scikit-learn や SparkML などの機械学習ライブラリもサポートしています。
これらのイメージは SageMaker ノートブックインスタンスまたは SageMaker Studio から使用できます。構築済みの SageMaker イメージを拡張して、ライブラリおよび必要な機能を含めることもできます。次のトピックでは、使用可能なイメージとその使用方法について説明します。
Amazon SageMaker AI が提供する各アルゴリズムと Deep Learning Containers (DLC) に対する Docker レジストリパスとその他のパラメータについては、「Docker Registry Paths and Example Code」を参照してください。
SageMaker AI で強化学習 (RL) ソリューションを開発するための Docker イメージの詳細については、「SageMaker AI RL Containers
注記
構築済みのコンテナイメージは SageMaker AI によって所有されており、場合によっては独自のコードが含まれています。トレーニングと処理ジョブ、バッチ変換、リアルタイム推論などの機能では、サービス所有認証情報を使用してマネージド SageMaker AI インスタンスでイメージをプルおよび実行します。顧客の認証情報が使用されないため、Amazon ECR AWSのアクセス許可を拒否する IAM ポリシー (サービスコントロールポリシーとリソースコントロールポリシーを含む) は、構築済みのイメージの使用を妨げません。
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