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使用 Docker 容器构建模型
Ama SageMaker zon 广泛使用 Docker 容器来执行构建和运行时任务。 SageMaker 为其内置算法提供预构建的 Docker 镜像，以及用于训练和推理的支持的深度学习框架。使用容器，您可以快速可靠地训练机器学习算法并部署任意规模的模型。此部分中的主题展示了如何根据自己的使用场景部署这些容器。有关如何自带容器用于 Amazon SageMaker Studio Classic 的信息，请参阅带上你自己的 SageMaker 图片。
主题
使用运行脚本、训练算法或部署模型的场景 SageMaker
Amazon 在运行脚本、训练算法和部署模型时 SageMaker 始终使用 Docker 容器。您与容器的互动程度取决于您的使用场景。
以下决策树说明了三种主要场景：使用预构建的 Docker 容器的用例 SageMaker；扩展预构建的 Docker 容器的用例；构建自己的容器的用例。
使用预构建的 Docker 容器的用例 SageMaker
将容器与以下用例一起使用时，请考虑以下用例 SageMaker：
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预建 SageMaker 算法-使用内置算法附带的图像。有关更多信息，请参阅使用 Amazon SageMaker 内置算法或预训练模型。
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带有预建 SageMaker容器的自定义模型 — 如果您训练或部署自定义模型，但使用的框架包含包含 TensorFlow 和的预建 SageMaker 容器 PyTorch，请选择以下选项之一：
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如果您不需要自定义软件包，并且容器已包含所有必需的软件包：请使用与您的框架关联的预构建 Docker 映像。有关更多信息，请参阅 使用预构建的 SageMaker Docker 镜像。
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如果您需要安装到预建容器之一中的自定义软件包：请确认预构建的 Docker 映像允许 requirements.txt 文件，或者根据以下使用场景扩展预构建的容器。
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扩展预构建 Docker 容器的使用场景
以下是扩展预构建 Docker 容器的使用场景：
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无法导入依赖项 – 扩展与您的框架关联的预构建 Docker 映像。请参阅扩展预构建容器了解更多信息。
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无法在预建容器中导入依赖项，并且预构建容器支持 requirements.txt – 在 requirements.txt 中添加所有必需的依赖项。以下框架支持使用 requirements.txt。
自行构建容器的使用场景
如果您构建或训练自定义模型，并且需要没有预构建映像的自定义框架，请构建一个自定义容器。
作为训练和部署 TensorFlow 模型的示例用例，以下指南展示了如何确定前面用例部分中哪个选项适合该案例。
假设您在训练和部署 TensorFlow 模型时有以下要求。
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TensorFlow 模型是自定义模型。
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由于要在 TensorFlow 框架中构建 TensorFlow 模型，因此请使用 TensorFlow 预先构建的框架容器来训练和托管模型。
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如果您需要在入口点
脚本或推理脚本中使用自定义软件包，请扩展预构建容器，或者使用 requirements.txt 文件在运行时安装依赖项 。
确定所需的容器类型后，以下列表提供了有关先前列出的选项的详细信息。
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使用内置 SageMaker 算法或框架。对于大多数使用场景，您可以使用内置算法和框架而不必为容器费心。你可以通过 SageMaker 控制台、 Amazon Command Line Interface (Amazon CLI)、Python 笔记本或 Amazon Pyth SageMaker on SDK
训练和部署这些算法。您可在创建估算器时，通过指定算法或框架版本来做到这一点。可用的内置算法将会分项列出，使用 Amazon SageMaker 内置算法或预训练模型主题中对此进行了介绍。有关可用框架的更多信息，请参阅 ML 框架和语言。有关如何使用在笔记本实例中运行的 Jupyter 笔记本训练和部署内置算法的 SageMaker 示例，请参阅主题。Amazon 入门指南 SageMaker -
使用预先构建的 SageMaker 容器镜像。或者，您可以使用 Docker 容器使用内置算法和框架。 SageMaker 为其内置算法提供了容器，并为一些最常见的机器学习框架（例如 Apache MX TensorFlow net、、和 Chainer）提供了预构建的 Docker 镜像。 PyTorch有关可用 SageMaker 图像的完整列表，请参阅可用的 Deep Learning Containers 镜像
。它还支持 scikit-learn 和 SparkML 等机器学习库。如果您使用 Amaz SageMaker on Python 软件开发工具包 ，则可以通过将完整的容器 URI 传递给相应的 SageMaker 软件开发工具包 Estimator类来部署容器。有关目前支持的深度学习框架的完整列表 SageMaker，请参阅用于深度学习的预构建 SageMaker Docker 镜像。有关 scikit-learn 和 SparkML 预构建容器映像的信息，请参阅适用于 Scikit-Learn 和 Spark ML 的预建亚马逊 SageMaker Docker 镜像。有关在 Amaz SageMaker on Python 软件开发工具包中使用框架的更多信息，请参阅中相应的主题机器学习框架和语言。 -
扩展预先构建的 SageMaker 容器镜像。如果您想扩展预先构建的 SageMaker 算法或建模 Docker 镜像，可以修改 SageMaker 镜像以满足您的需求。有关示例，请参阅扩展我们的 PyTorch 容器
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调整现有的容器镜像：如果您想调整已存在的容器镜像以供使用 SageMaker，则必须修改 Docker 容器以启用 SageMaker 训练或推理工具包。有关说明如何构建您自己的容器来训练和托管算法的示例，请参阅使用自己的 R 算法
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