Amazon SageMaker の推論パイプラインで、独自コンテナを組み合わせる方法 - Qiita

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Amazon SageMaker の推論パイプラインで、独自コンテナを組み合わせる方法 - Qiita

組み込みアルゴリズムと推論パイプライン Amazon SageMaker では組み込みアルゴリズムが提供されており... 組み込みアルゴリズムと推論パイプライン Amazon SageMaker では組み込みアルゴリズムが提供されており、解きたい問題にフィットするものがあれば、MLアルゴリズムに関するコードを書かずに手軽にMLモデルを作れるようになっています組み込みアルゴリズムに引き渡す入力形式はアルゴリズムごとに決まっており、基本的には、保有するデータを整形する前処理が必要ですこうした前処理は学習／推論で同じ処理なため、共通化されていることが望ましいということで、SageMaker では前処理アルゴリズムをコンテナ化して学習／推論時に実行させる仕組みが提供されています前処理コンテナでは SageMaker でのコンテナの挙動を踏襲し、fit でインスタンス上に前処理コンテナを展開してデータ整形／S3バケットへ出力したり、deploy でインスタンス上に前処理コンテナを展開してリクエストデータ整形／

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