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# SageMaker AI를 이용한 Docker 컨테이너 사용자 지정
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SageMaker AI와 함께 작동하도록 기존 Docker 이미지를 조정할 수 있습니다. 사전 구축된 SageMaker AI 이미지에서 현재 지원하지 않는 기능 또는 안전 요구 사항을 충족하는 컨테이너가 있는 경우 SageMaker AI와 함께 기존의 외부 Docker 이미지를 사용해야 할 수 있습니다. 자체 컨테이너를 가져와서 SageMaker AI와 함께 작동하도록 조정할 수 있는 두 가지 도구 키트가 있습니다.
+ [SageMaker 훈련 도구 키트](https://github.com/aws/sagemaker-training-toolkit) - SageMaker AI를 사용한 모델 훈련에 이 도구 키트를 사용합니다.
+ [SageMaker AI 추론 도구 키트](https://github.com/aws/sagemaker-inference-toolkit) - SageMaker AI를 사용한 모델 배포에 이 도구 키트를 사용합니다.

다음 주제에서는 SageMaker 훈련 및 추론 도구 키트를 사용하여 기존 이미지를 조정하는 방법을 보여 줍니다.

**Topics**
+ [개별 프레임워크 라이브러리](#docker-containers-adapt-your-own-frameworks)
+ [SageMaker 훈련 및 추론 툴킷](amazon-sagemaker-toolkits.md)
+ [자체 훈련 컨테이너 가져오기](adapt-training-container.md)
+ [Amazon SageMaker AI에 대한 자체 추론 컨테이너 조정](adapt-inference-container.md)

## 개별 프레임워크 라이브러리
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SageMaker AI는 SageMaker 훈련 도구 키트와 SageMaker AI 추론 도구 키트 외에도 TensorFlow, MXNet, PyTorch 및 Chainer에 특화된 도구 키트를 제공합니다. 다음 표는 각 프레임워크와 이들에게 해당되는 툴킷에 대한 소스 코드를 포함하는 GitHub 리포지토리에 대한 링크를 제공합니다. 링크된 지침은 Python SDK를 이용하여 SageMaker AI에서 훈련 알고리즘 및 호스트 모델을 실행하기 위한 것입니다. 이러한 개별 라이브러리의 기능은 SageMaker AI 훈련 도구 키트 및 SageMaker AI 추론 도구 키트에 포함되어 있습니다.


| 프레임워크 | 툴킷 소스 코드 | 
| --- | --- | 
| TensorFlow | [SageMaker AI TensorFlow 훈련](https://github.com/aws/sagemaker-tensorflow-training-toolkit)<br />[SageMaker AI TensorFlow 서빙](https://github.com/aws/sagemaker-tensorflow-serving-container) | 
| MXNet | [SageMaker AI MXNet 훈련](https://github.com/aws/sagemaker-mxnet-training-toolkit)<br />[SageMaker AI MXNet 추론](https://github.com/aws/sagemaker-mxnet-inference-toolkit) | 
| PyTorch | [SageMaker AI PyTorch 훈련](https://github.com/aws/sagemaker-pytorch-training-toolkit)<br />[SageMaker AI PyTorch 추론](https://github.com/aws/sagemaker-pytorch-inference-toolkit) | 
| Chainer | [SageMaker AI Chainer SageMaker AI 컨테이너](https://github.com/aws/sagemaker-chainer-container) |