Ein Entwickler möchte einen benutzerdefinierten Algorithmus zu Amazon SageMaker bringen, indem er ihn in einem Docker-Image verpackt. Wie sollte der Container vorbereitet werden, damit SageMaker den Trainingsjob korrekt starten kann?

SageMaker erwartet, dass der Container einen ENTRYPOINT namens train hat, der beim Start des Trainingsjobs ausgeführt wird. Dieser ENTRYPOINT sollte das Trainingsskript starten und die notwendigen Argumente übergeben. Die bashprofile zu bearbeiten, ist keine standardmäßige oder zuverlässige Methode, da SageMaker nicht unbedingt eine interaktive Shell startet. Die Dockerfile CMD-Direktive ist für den Standardbefehl des Containers gedacht, der überschrieben werden kann, und SageMaker sucht spezifisch nach einem ENTRYPOINT für Trainingsjobs. Das Kopieren des Trainingsprogramms nach /opt/ml/train ist zwar Teil der SageMaker-Konvention für Eingabedaten und Skripte, aber es definiert nicht, wie das Programm ausgeführt wird; dafür ist der ENTRYPOINT zuständig.