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【以下的回答经过翻译处理】 在SageMaker中训练好的模型以.tar.gz格式储存在S3中,您可以使用它们来部署到端点,甚至在本地测试(从tar文件中提取模型文件)。 如果您正在使用内置算法,可以直接将.tar.gz文件分享给第二个帐户,并在第二个帐户中部署模型,因为内置算法容器可以从任何AWS帐户访问。
如果您正在使用自定义的训练镜像(文档在此),您可以将该镜像推送到ECR,并允许第二个帐户拉取镜像,然后将该镜像与已训练的模型一起使用。但需要注意的是,此时Studio不支持直接构建Docker镜像,您可以使用SageMaker Notebook Instances。
建议将模型(.tar.gz)和镜像(Docker)保持分开,这样可以轻松地重新训练和部署新版本的模型,而无需每次更新镜像。
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