预构建的 Amazon SageMaker Scikit-learn 和 Spark ML 的 Docker 映像 - Amazon SageMaker
使用 SageMaker Python 开发工具包 手动指定预构建的映像
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预构建的 Amazon SageMaker Scikit-learn 和 Spark ML 的 Docker 映像

SageMaker 提供安装 scikit-learn 和 Spark ML 库的预构建的 Docker 映像。这些库还包括构建与兼容的 Docker 映像所需的依赖项 SageMaker 使用亚马逊 SageMaker Python 开发工具包. 通过使用该开发工具包，您可以使用 scikit-learn 执行机器学习任务，并使用 Spark ML 创建和优化机器学习管道。有关安装和使用该开发工具包的说明，请参阅 SageMaker Python 开发工具包。

使用 SageMaker Python 开发工具包

下表包含指向 GitHub 具有 scikit-learn 和 Spark ML 容器源代码的存储库。该表还包含说明如何将这些容器与 Python 开发工具包评估程序结合使用，以运行您自己的训练算法和托管您自己的模型的说明链接。

Library 预构建的 Docker 映像源代码 说明
scikit-learn

SageMaker Scikit-learn 容器

将 Scikit-learn 与 Amazon 结合使用 SageMaker Python 开发工具包
Spark ML

SageMaker Spark ML 服务容器

SparkML Python 开发工具包文档

手动指定预构建的映像

如果您没有使用 SageMaker Python 开发工具包及评估程序之一来管理容器，则必须手动检索相关的预构建容器。SageMaker 预构建的 Docker 映像存储在 Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR) 中。您可以使用全名注册表地址推送或提取它们。 SageMaker 将以下 Docker 映像 URL 模式用于 scikit-learn 和 Spark M：

  • <ACCOUNT_ID>.dkr.ecr.<REGION_NAME>.amazonaws.com/sagemaker-scikit-learn:<SCIKIT-LEARN_VERSION>-cpu-py<PYTHON_VERSION>

    例如，746614075791.dkr.ecr.us-west-1.amazonaws.com/sagemaker-scikit-learn:0.23-1-cpu-py3

  • <ACCOUNT_ID>.dkr.ecr.<REGION_NAME>.amazonaws.com/sagemaker-sparkml-serving:<SPARK-ML_VERSION>

    例如，341280168497.dkr.ecr.ca-central-1.amazonaws.com/sagemaker-sparkml-serving:2.4

下表列出了账户 ID 和相应的支持值。Amazon区域名称。

ACCOUNT_ID REGION_NAME
746614075791 us-west-1
246618743249 us-west-2
683313688378 us-east-1
257758044811 us-east-2
354813040037 ap-northeast-1
366743142698 ap-northeast-2
121021644041 ap-southeast-1
783357654285 ap-southeast-2
720646828776 ap-south-1
141502667606 eu-west-1
764974769150 eu-west-2
492215442770 eu-central-1
341280168497 ca-central-1
414596584902 us-gov-west-1

查找可用映像

使用以下命令找出哪些版本的图像可用。例如，使用以下内容来查找可用sagemaker-sparkml-serving映像ca-central-1区域:

aws \
    ecr describe-images \
    --region ca-central-1 \
    --registry-id 341280168497 \
    --repository-name sagemaker-sparkml-serving