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# 在 Amazon A SageMaker I 中开发算法和模型
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在创建要在 Amazon A SageMaker I 中使用或列出的算法和模型包资源之前 AWS Marketplace，您必须开发它们并将它们打包到 Docker 容器中。

**注意**  
当创建用于列出的算法和模型包时 AWS Marketplace， SageMaker AI 会扫描容器中是否存在支持的操作系统上的安全漏洞。  
只支持以下操作系统版本：  
Debian：6.0、7、8、9、10
Ubuntu：12.04、12.10、13.04、14.04、14.10、15.04、15.10、16.04、16.10、17.04、17.10、18.04、18.10
CentOS：5、6、7
Oracle Linux：5、6、7
Alpine：3.3、3.4、3.5
Amazon Linux

**Topics**
+ [在 SageMaker AI 中开发算法](#sagmeaker-mkt-develop-algo)
+ [在 SageMaker AI 中开发模型](#sagemaker-mkt-develop-model)

## 在 SageMaker AI 中开发算法
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应将算法打包为 docker 容器并存储在 Amazon ECR 中，以便在 AI 中使用。 SageMaker Docker 容器包含用于运行训练作业的训练代码，以及（可选）用于从使用该算法训练的模型中获取推理的推理代码。

有关在 SageMaker AI 中开发算法并将其打包为容器的信息，请参阅[用于训练和部署模型的 Docker 容器](docker-containers.md)。有关如何创建算法容器的完整示例，请参阅示例笔记本，网址为[https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/advanced\$1functionality/scikit\$1bring\$1your\$1own/scikit\$1bring\$1your\$1own.html](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/advanced_functionality/scikit_bring_your_own/scikit_bring_your_own.html)。您还可以在笔记本实例中找到示例 SageMaker 笔记本。笔记本位于 **Advanced Functionality (高级功能)** 部分，名为 `scikit_bring_your_own.ipynb`。

在创建要发布的算法资源之前，请务必对算法进行全面测试 AWS Marketplace。

**注意**  
当买家订阅您的容器化产品时，Docker 容器运行在隔离（无 Internet 连接）的环境中。在您创建容器时，请勿通过 Internet 进行传出调用。也不允许拨打 AWS 服务电话。

## 在 SageMaker AI 中开发模型
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 SageMaker AI 中的可部署模型由推理代码、模型工件、用于访问资源的 IAM 角色以及在 AI 中 SageMaker 部署模型所需的其他信息组成。模型构件是使用机器学习算法训练模型的结果。推理代码必须打包在 Docker 容器中并存储在 Amazon ECR 中。您可以将模型构件打包到与推理代码相同的容器中，也可将其存储在 Amazon S3 中。

您可以通过在 AI 中运行训练作业或在 SageMaker AI 之外训练机器学习算法来创建模型。 SageMaker 如果您在 SageMaker AI 中运行训练作业，则生成的模型工件`ModelArtifacts`将在现场用于响应对[DescribeTrainingJob](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_DescribeTrainingJob.html)操作的调用。有关如何开发 SageMaker AI 模型容器的信息，请参阅[具有自定义推理代码的容器](your-algorithms-inference-main.md)。有关如何使用在 SageMaker AI 之外训练的模型创建模型容器的完整示例，请参阅示例笔记本，网址为[https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/advanced\$1functionality/xgboost\$1bring\$1your\$1own\$1model/xgboost\$1bring\$1your\$1own\$1model.html](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/advanced_functionality/xgboost_bring_your_own_model/xgboost_bring_your_own_model.html)。

在创建要发布的模型包之前，请务必对模型进行全面测试 AWS Marketplace。

**注意**  
当买家订阅您的容器化产品时，Docker 容器运行在隔离（无 Internet 连接）的环境中。在您创建容器时，请勿通过 Internet 进行传出调用。也不允许拨打 AWS 服务电话。