Scikit-learn 和 Spark ML 的预构建 Amazon SageMaker Docker 映像 - Amazon SageMaker
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Scikit-learn 和 Spark ML 的预构建 Amazon SageMaker Docker 映像

SageMaker 提供了安装 scikit-learn 和 Spark ML 库的预构建 Docker 映像。这些库还包含使用 SageMaker 构建与 Amazon SageMaker Python SDK 兼容的 Docker 映像所需的依赖项。通过使用该开发工具包,您可以使用 scikit-learn 执行机器学习任务,并使用 Spark ML 创建和优化机器学习管道。有关安装和使用该开发工具包的说明,请参阅 SageMaker Python 开发工具包

使用 SageMaker Python 开发工具包

下表包含指向 GitHub 存储库的链接,其中包含 scikit-learn 和 Spark ML 容器的源代码。该表还包含说明的链接,这些说明说明了如何将这些容器与 Python 开发工具包评估程序结合使用来运行您自己的训练算法和托管您自己的模型。

手动指定预构建映像

如果您没有使用 SageMaker Python 开发工具包及其评估程序之一来管理容器,则必须手动检索相关的预构建容器。SageMaker 预构建 Docker 镜像存储在 Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR) 中。您可以使用其完整名称注册表地址来推送或拉取它们。SageMaker 对 scikit-learn 和 Spark M 使用以下 Docker 映像 URL 模式:

  • <ACCOUNT_ID>.dkr.ecr.<REGION_NAME>.amazonaws.com/sagemaker-scikit-learn:<SCIKIT-LEARN_VERSION>-cpu-py<PYTHON_VERSION>

    例如,746614075791.dkr.ecr.us-west-1.amazonaws.com/sagemaker-scikit-learn:0.23-1-cpu-py3

  • <ACCOUNT_ID>.dkr.ecr.<REGION_NAME>.amazonaws.com/sagemaker-sparkml-serving:<SPARK-ML_VERSION>

    例如,341280168497.dkr.ecr.ca-central-1.amazonaws.com/sagemaker-sparkml-serving:2.4

下表列出了 IDs 账户支持的值和对应的 AWS 区域名称。

ACCOUNT_ID REGION_NAME
746614075791 us-west-1
246618743249 us-west-2
683313688378 us-east-1
257758044811 us-east-2
354813040037 ap-northeast-1
366743142698 ap-northeast-2
121021644041 ap-southeast-1
783357654285 ap-southeast-2
720646828776 ap-south-1
141502667606 eu-west-1
764974769150 eu-west-2
492215442770 eu-central-1
341280168497 ca-central-1
414596584902 us-gov-west-1

查找可用映像

使用以下命令查明哪些版本的映像可用。例如,使用以下命令查找 sagemaker-sparkml-serving 区域中的可用 ca-central-1 映像:

$ aws \ ecr describe-images \ --region ca-central-1 \ --registry-id 341280168497 \ --repository-name sagemaker-sparkml-serving