最新 SageMaker Operators for Kubernetes - Amazon SageMaker
安装 SageMaker Operators for Kubernetes使用 SageMaker Operators for Kubernetes参考
Amazon Web Services 文档中描述的 Amazon Web Services 服务或功能可能因区域而异。要查看适用于中国区域的差异，请参阅 中国的 Amazon Web Services 服务入门 (PDF)。

最新 SageMaker Operators for Kubernetes

本节基于使用 Amazon Controllers for Kubernetes (ACK) 的最新版本 SageMaker Operators for Kubernetes。

重要

如果您当前正在使用 SageMaker Operators for Kubernetes 版本 v1.2.2 或更低版本，我们建议您将资源迁移到适用于 Amazon SageMaker 的 ACK 服务控制器。ACK 服务控制器是基于 Amazon Controllers for Kubernetes (ACK) 的新一代 SageMaker Operators for Kubernetes。

有关迁移步骤的信息，请参阅将资源迁移到最新 Operator。

有关终止对 SageMaker Operators for Kubernetes 原始版本支持的常见问题解答，请参阅宣布终止对 SageMaker Operators for Kubernetes 原始版本的支持

最新版本 SageMaker Operators for Kubernetes 基于 Amazon Controllers for Kubernetes (ACK)，这是一个用于构建 Kubernetes 自定义控制器的框架，其中每个控制器都与 Amazon 服务 API 通信。这些控制器允许 Kubernetes 用户使用 Kubernetes API 预置数据库或消息队列等 Amazon 资源。

使用以下步骤安装和使用 ACK，以便使用 Amazon SageMaker 训练、优化和部署机器学习模型。

安装 SageMaker Operators for Kubernetes

要设置 SageMaker Operators for Kubernetes 的最新可用版本，请参阅使用 ACK SageMaker 控制器进行机器学习中的设置部分。

使用 SageMaker Operators for Kubernetes

有关如何使用 Amazon EKS 通过适用于 Amazon SageMaker 的 ACK 服务控制器训练机器学习模型的教程，请参阅使用 ACK SageMaker 控制器进行机器学习。

有关自动扩缩的示例，请参阅使用 Application Auto Scaling 扩缩 SageMaker 工作负载

参考

另请参阅适用于 Amazon SageMaker GitHub 存储库的 ACK 服务控制器或阅读 Amazon Controllers for Kubernetes 文档。