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。
構築済みの SageMaker AI Docker イメージ
Amazon SageMaker AI は、Apache MXNet、TensorFlow、PyTorch、Chainer など、最も一般的な機械学習フレームワークの一部の組み込みアルゴリズムと構築済みの Docker イメージ用のコンテナを提供します。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深層学習コンテナ (DLC) の Docker レジストリパスおよび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 コンテナ
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ます。トレーニングジョブや処理ジョブ、バッチ変換、リアルタイム推論などの機能は、サービス所有の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して実行します。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。
トピック
