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# 最新の SageMaker AI Operators for Kubernetes
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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](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-operator-for-k8s/tree/master) 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](https://github.com/aws-controllers-k8s/sagemaker-controller)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)](https://aws-controllers-k8s.github.io/community/) 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](kubernetes-sagemaker-operators-migrate.md)」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](kubernetes-sagemaker-operators-eos-announcement.md)」を参照してください。

[SageMaker AI Operators for Kubernetes](https://github.com/aws-controllers-k8s/sagemaker-controller) の最新バージョンは [AWS Controllers for Kubernetes (ACK) に基づいています。](https://aws-controllers-k8s.github.io/community/ )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。

**Topics**
+ [SageMaker AI Operators for Kubernetes をインストールする](#kubernetes-sagemaker-operators-ack-install)
+ [SageMaker AI Operators for Kubernetes を使用する](#kubernetes-sagemaker-operators-ack-use)
+ [リファレンス](#kubernetes-sagemaker-operators-ack-reference)

## SageMaker AI Operators for Kubernetes をインストールする
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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](https://aws-controllers-k8s.github.io/community/docs/tutorials/sagemaker-example/#setup)」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
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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](https://aws-controllers-k8s.github.io/community/docs/tutorials/sagemaker-example/)」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](https://aws-controllers-k8s.github.io/community/docs/tutorials/autoscaling-example/)」を参照してください。

## リファレンス
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「[Amazon SageMaker AI GitHub リポジトリの ACK サービスコントローラー](https://github.com/aws-controllers-k8s/sagemaker-controller)」や、Kubernetes 向け [AWS コントローラー](https://aws-controllers-k8s.github.io/community/docs/community/overview/)のドキュメントも参照してください。