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Docker 注册表路径和示例代码
以下主题针对 Amazon SageMaker AI 提供的每个算法和深度学习容器（DLC），列出 Docker 注册表路径和其它参数。有关更多信息，请参阅使用预构建 SageMaker Docker 映像。
如下所示使用路径：
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要创建训练作业 (create_training_job
)，请指定训练映像的 Docker 注册表路径 ( TrainingImage) 和训练输入模式 (TrainingInputMode)。您可以创建训练作业来通过特定数据集训练模型。 -
要创建模型 (create_model
)，请指定推理映像 ( PrimaryContainer Image) 的 Docker 注册表路径 (Image)。SageMaker AI 启动基于端点配置的机器学习计算实例并部署模型，模型中包含构件（模型训练的结果）。 -
要创建 Model Monitor，请选择 Amazon 区域，然后选择 Model Monitor（算法）。有关更多信息，请参阅 Amazon SageMaker AI Model Monitor prebuilt container。
注意
预构建的容器映像归 SageMaker AI 所有，在某些情况下还包括专有代码。训练和处理作业、批量转换和实时推理等功能使用服务拥有的凭证，来在托管式 SageMaker AI 实例上拉取和运行映像。由于不使用客户凭证，因此任何拒绝 Amazon ECR 权限的 Amazon IAM 策略（包括服务控制策略和资源控制策略）都不会阻止使用预构建的映像。
注意
对于注册表路径，请使用 :1 版本标签以确保您使用了算法/DLC 的稳定版本。您可以通过在具有 :1 标签的推理镜像上使用具有 :1 标签的镜像来可靠地托管已训练的模型。在注册表路径中使用 :latest 标签，您可以获得最新版本的算法/DLC，但可能会导致出现与向后兼容性相关的问题。避免将 :latest 标签用于生产用途。
重要
检索 SageMaker AI XGBoost 映像 URI 时，请勿使用 :latest 或 :1 作为映像 URI 标签。您必须指定一个支持的版本，这样才能选择由 SageMaker AI 管理且具有您要使用的原生 XGBoost 软件包版本的 XGBoost 容器。要查找迁移到 SageMaker AI XGBoost 容器中的软件包版本，请选择您的 Amazon Web Services 区域，然后导航到 XGBoost（算法）部分。
要查找注册表路径，请选择 Amazon 区域，然后选择算法或 DLC。