Você implementou um algoritmo de treinamento personalizado dentro de um contêiner Docker que o Amazon SageMaker usará. Como você deve empacotar o contêiner para que o SageMaker possa iniciar o treinamento corretamente?

Para que o SageMaker execute seu algoritmo de treinamento personalizado, o Dockerfile deve definir o ENTRYPOINT para o script ou executável que inicia o processo de treinamento. Quando o SageMaker inicia o contêiner, ele executa o comando especificado no ENTRYPOINT. Adicionar um argumento de servidor ao ENTRYPOINT é incorreto porque o SageMaker espera um programa de treinamento, não um servidor, para iniciar o treinamento. Incluir o caminho para os dados de treinamento no comando docker build é incorreto, pois os dados de treinamento são montados no contêiner pelo SageMaker em tempo de execução, não durante a construção da imagem. Usar uma instrução COPY para colocar o programa de treinamento em /opt/ml/train é incorreto; embora o SageMaker use /opt/ml para dados e modelos, o local específico do programa de treinamento dentro do contêiner é determinado pelo desenvolvedor, e o ENTRYPOINT é o que o SageMaker invoca.