1 Risposta
- Più recenti
- Maggior numero di voti
- Maggior numero di commenti
0
Hi there!
For custom training image, you can specify the entrypoint in your Dockerfile.
Below are some code snippet as well as links you can use as reference:
ENTRYPOINT ["./entrypoint.sh"]
ENTRYPOINT ["python", "-m", "trainer.start"]
Furthermore, SageMaker Training Toolkit is a nicely wrapped up python package for you to use and eases the process of creating a custom training image, it's no different from implementing the logic yourself.
So it is definitely possible to run HyperParameter Tuning Job using custom containers without using our SageMaker Training Toolkit.
con risposta un anno fa
Contenuto pertinente
- Come posso risolvere gli errori durante l'esecuzione dei processi di formazione di Amazon SageMaker?AWS UFFICIALEAggiornata 2 anni fa
- AWS UFFICIALEAggiornata 2 anni fa
- AWS UFFICIALEAggiornata 2 anni fa
- AWS UFFICIALEAggiornata un anno fa
Thanks a lot for your examples and snippets! I will reference them right now!