最新の SageMaker AI Operators for Kubernetes - Amazon SageMaker AI
SageMaker AI Operators for Kubernetes をインストールするSageMaker AI Operators for Kubernetes を使用するリファレンス

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最新の SageMaker AI Operators for Kubernetes

このセクションは、Controllers for Kubernetes (ACK) を使用した最新バージョンの SageMaker AI Operators for Kubernetes に基づいています。

重要

現在 SageMaker Operators for Kubernetes のバージョン v1.2.2 以下を使用している場合は、リソースを Amazon SageMaker 用 ACK サービスコントローラーに移行することをお勧めします。ACK サービスコントローラーは、AWS Controllers for Kubernetes (ACK) をベースにした新世代の SageMaker Operators for Kubernetes です。

移行ステップについては、「リソースを最新のオペレータに移行する」を参照してください。

元のバージョンの SageMaker Operators for Kubernetes のサポート終了に関するよくある質問への回答については、「SageMaker AI Operators for Kubernetes のオリジナル バージョンのサポート終了についてのお知らせ」を参照してください。

SageMaker AI Operators for Kubernetes の最新バージョンは AWS Controllers for Kubernetes (ACK) に基づいています。これは、各コントローラーが AWS サービス API と通信する Kubernetes カスタムコントローラーを構築するためのフレームワークです。これらのコントローラーを使用すると、Kubernetes ユーザーは Kubernetes API を使用してデータベースやメッセージキューなどの AWS リソースをプロビジョニングできます。

次のステップに従って、ACK をインストールして使用し、ACK で Amazon SageMaker で機械学習モデルをトレーニング、チューニング、デプロイします。

SageMaker AI Operators for Kubernetes をインストールする

SageMaker AI Operators for Kubernetes の利用可能な最新バージョンを設定するには、「 ACK SageMaker Controller を使用した機械学習」の「設定」セクションを参照してください。

SageMaker AI Operators for Kubernetes を使用する

Amazon EKS を使用して Amazon SageMaker AI の ACK サービスコントローラーで機械学習モデルをトレーニングする方法のチュートリアルについては、「ACK SageMaker AI Controller を使用した機械学習」を参照してください。

オートスケーリングの例については、「アプリケーションのオートスケーリングで SageMaker のワークロードをスケールする」を参照してください。

リファレンス

「Amazon SageMaker AI GitHub リポジトリの ACK サービスコントローラー」や、Kubernetes 向け AWS コントローラーのドキュメントも参照してください。