Amazon SageMakerで独自の学習/推論用コンテナイメージを作ってみる | DevelopersIOこんにちは、大阪DI部の大澤です。 Amazon SageMakerはAWSの機械学習のフルマネージドサービスです。ノートブックインスタンスによるデータ探索から機械学習モデルの学習から推論用エンドポイントへのモデルのデプロイなどを行うことができます。 SageMakerには幾つかの組み込みアルゴリズムがありますが、それ以外にもTensorFlowやMXNetなどのその他の機械学習フレームワークを使ったSageMaker上での学習やモデルのホスティング、バッチ変換なども可能です。いくつかのフレームワークについてはSageMakerで学習と推論を行うときに必要なコンテナイメージが用意されています。しかしながら、用意されているコンテナイメージでは要件が満たせない場合には、自らでコンテナイメージを作成するかマーケットプレイスでアルゴリズム/モデルパッケージをサブスクライブする必要があります。 今回
