Amazon SageMaker Studio がコンテナの起動時間を短縮できる SOCI インデックス作成のサポートを開始
本日、AWS は Amazon SageMaker Studio における SOCI (Seekable Open Container Initiative) インデックス作成のサポートを発表しました。これにより、カスタムイメージを使用する場合のコンテナ起動時間が 30～50% 短縮されます。Amazon SageMaker Studio は、エンドツーエンドの機械学習開発用の完全に統合されたブラウザベースの環境です。SageMaker Studio には、TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn などの一般的な ML フレームワーク向けにあらかじめ構築されたコンテナイメージが用意されており、環境をすばやくセットアップできます。しかし、特定のユースケースに合わせて環境を調整するために追加のライブラリ、依存関係、設定を使用する必要がある場合、データサイエンティストは、あらかじめ設定されたコンポーネントを使用してカスタムコンテナイメージの構築と登録を行い、プロジェクト間の一貫性を確保できます。ML ワークロードが複雑さを増すにつれて、これらのカスタムコンテナイメージのサイズが拡大し、起動時間に数分を要するようになると、迅速な実験とプロトタイピングが不可欠な反復的 ML 開発でボトルネックが発生します。
SOCI インデックス作成はコンテナイメージの遅延読み込みを可能にし、必要なコンポーネントのみをダウンロードしてアプリケーションを起動し、必要に応じて追加のファイルをオンデマンドで読み込むことでこの課題に対処します。ユーザーは、カスタムイメージのダウンロードが完了するまで数分待つことなく、数秒のうちに生産的な作業を開始でき、その間にバックグラウンドで環境の初期化が完了します。SOCI インデックス作成を使用するには、Finch CLI、nerdctl、または Docker with SOCI CLI などのツールを使用してカスタムコンテナイメージの SOCI インデックスを作成し、インデックス化されたイメージを Amazon Elastic Container Registry (ECR) にプッシュし、SageMaker イメージリソースの作成時にイメージインデックスの URI を参照してください。
SOCI インデックス作成は、Amazon SageMaker Studio が提供されているすべての AWS リージョンでご利用いただけます。SageMaker Studio カスタムイメージに SOCI インデックス作成を実装する方法の詳細については、Amazon SageMaker デベロッパーガイドの独自の SageMaker イメージの利用を参照してください。