Veröffentlicht am: Feb 1, 2023
Amazon SageMaker Training reduziert den Zeit- und Kostenaufwand für das Training und die Optimierung von Machine-Learning-Modellen (ML) in großem Maßstab, ohne dass die Infrastruktur verwaltet werden muss. SageMaker bietet nicht nur integrierte Bibliotheken und Tools, sondern arbeitet auch mit beliebten Open-Source-Grundmodellen wie GPT, BERT und DALL·E sowie ML-Frameworks wie PyTorch und TensorFlow zusammen. Wir freuen uns, Ihnen mitteilen zu können, dass SageMaker Training jetzt die Verwendung von Images mit vorinstallierten Frameworks oder Algorithmen unterstützt, die in Ihrer privaten Docker-Registry gespeichert sind, um ML-Modelle zu erstellen.
In der Regel möchten Machine-Learning-Experten, die in Unternehmen arbeiten, eine Registry für ihr Container-Image verwenden, da es eine unternehmensweite Praxis ist, einen zentralen Ort für ihre Images und Artefakte zu verwalten. Amazon ECR ist ein Standardbeispiel für eine solche zentrale Registry, die von Unternehmensteams verwendet wird. Für einige Teams besteht die Notwendigkeit, Trainingsjobs mithilfe verschiedener Drittanbieter-Registrys durchzuführen, die sie außerhalb von AWS erstellt und verwaltet haben. Mit dieser neuen Funktion haben Datenwissenschaftler die Flexibilität, maßgeschneiderte Modelle für Machine Learning/Deep Learning (ML/DL) zu trainieren, indem sie eine private Docker-Registry ihrer Wahl verwenden. Das SageMaker-Modelltraining kann sich jetzt bei Ihrer privaten Docker-Registry authentifizieren, sodass Sie eine zusätzliche Sicherheitsebene haben und die Gewissheit, dass Anforderungen an Ihre Container-Images nur für autorisierte Entitäten bedient werden. Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung finden Sie in unserer Dokumentation.
Die Unterstützung privater Docker-Registrys in SageMaker Training ist jetzt in allen AWS-Regionen und AWS GovCloud (USA)-Regionen verfügbar, in denen Amazon SageMaker Model Training verfügbar ist, mit Ausnahme der Region „AWS GovCloud (USA-Ost)“. Um mehr über das SageMaker-Modelltraining zu erfahren, besuchen Sie bitte unsere Webseite.