Блог

В чем ключевое различие между обучением, тестированием и развертыванием алгоритмов машинного обучения в ноутбуках SageMaker и контейнерах SageMaker?

Я не совсем понимаю различные варианты использования обеих альтернатив, когда целесообразно использовать одну вместо другой. На первый взгляд структурирование всего проекта ML с использованием контейнеров Docker кажется более сложным, чем создание одного и того же проекта на ноутбуке Jupyter, поэтому решение Docker для меня не совсем очевидно.

Вам не нужно выбирать между использованием ноутбука SageMaker или «Контейнеров SageMaker», это не альтернативные сервисы. Ноутбук SageMaker — это управляемый ноутбук Jupyter, работающий на экземплярах EC2, где контейнеры являются просто средой для фактического обучения/вывода. Контейнеры SageMaker не существуют в контексте, на который вы ссылаетесь.

Я полагаю, что вы, возможно, путаете готовые изображения SageMaker с функциональностью BYOC. Первый представляет собой набор существующих изображений, где последний позволяет адаптировать существующие изображения Docker, которые вы уже создали, для работы в SageMaker.