As traduções são geradas por tradução automática. Em caso de conflito entre o conteúdo da tradução e da versão original em inglês, a versão em inglês prevalecerá.

# Empacotando seu código em imagens para produtos de aprendizado de máquina em AWS Marketplace
<a name="ml-packaging-your-code-into-images"></a>

Os produtos de aprendizado de máquina AWS Marketplace usam o Amazon SageMaker AI para criar e executar a lógica de aprendizado de máquina que você fornece aos compradores. SageMaker A IA executa imagens de contêiner do Docker que contêm sua lógica. SageMaker A IA executa esses contêineres em uma infraestrutura segura e escalável. Para obter mais informações, consulte [Segurança e propriedade intelectual com a Amazon SageMaker AI](ml-security-and-intellectual-property.md). As seções a seguir fornecem informações sobre como empacotar seu código em imagens de contêiner do Docker para SageMaker IA.

**Topics**
+ [Que tipo de imagem de contêiner eu crio?](#ml-which-type-of-container-image-do-i-create)
+ [Criação de imagens do pacote de modelo](ml-model-package-images.md)
+ [Criação de imagens de algoritmo](ml-algorithm-images.md)

## Que tipo de imagem de contêiner eu crio?
<a name="ml-which-type-of-container-image-do-i-create"></a>

 Os dois tipos de imagens de contêiner são uma imagem de inferência e uma imagem de treinamento. 

 Para criar um produto de pacote de modelo, você precisa apenas de uma imagem de inferência. Para obter instruções detalhadas, consulte [Criação de imagens do pacote de modelo](ml-model-package-images.md). 

 Para criar um produto de algoritmo, você precisa de imagens de treinamento e inferência. Para obter instruções detalhadas, consulte [Criação de imagens de algoritmo](ml-algorithm-images.md). 

 Para empacotar o código corretamente em uma imagem de contêiner, o contêiner deve seguir a estrutura de arquivos do SageMaker AI. O contêiner deve expor os endpoints corretos para garantir que o serviço possa transmitir dados de e para seu contêiner. As seções a seguir explicam os detalhes desse processo. 

**Importante**  
 Por motivos de segurança, quando um comprador assina seu produto em contêiner, os contêineres de Docker são executados em um ambiente isolado sem acesso à Internet. Ao criar contêineres, não dependa de chamadas de saída pela Internet, pois elas falharão. As chamadas para Serviços da AWS também falharão. Para obter mais informações, consulte a seção [Segurança e propriedade intelectual com a Amazon SageMaker AI](ml-security-and-intellectual-property.md). 

 Se desejar, ao criar imagens de inferência e treinamento, use um contêiner de [Imagens de contêiner de aprendizado profundo disponíveis](https://aws.amazon.com/releasenotes/available-deep-learning-containers-images/) como ponto de partida. As imagens já estão devidamente empacotadas com diferentes estruturas de machine learning.